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【评论】《深度学习》:人工智能年代还没有真实到来
发布时间:2019-04-08 16:18 来源:未知

  

  作者: [美]特伦斯·谢诺夫斯基,国际十大AI科学家之一,美国四大国家学院在世仅3位的四院院士之一,全球AI专业会议NIPS基金会主席。

  译者:姜悦兵

  出书社:中信出书集团

  出书时刻:2019-02

  首要咱们怎么看深度学习,它到底是新的常识,仍是一种范式的改动?人工智能十分广泛,其间机器学习是一方面,深度学习又是机器学习的一个子域。我以为深度学习不只仅是常识,更是一种思想范式的改动。

  爱因斯坦说过:咱们不能用制作问题时的同一思想水平来处理问题。咱们处在一个智能的年代,机器开端处理许多人类本来以为自己拿手的,效果是机器更拿手处理问题,所以咱们需求尽力学习新的常识。

  《深度学习》这本书的作者特伦斯·谢诺夫斯基,是几十年一向跟着业界开展的长辈和专家,他在这本书明晰的把深度学习的来龙去脉讲清楚了。其间最大的中心点,是这种常识要求咱们了解人类的思想办法,并经过数学算法改动对国际的描绘办法,让咱们了解这个国际是由许多模型构成的。

  假如咱们还带着曩昔的思想办法,无论是电气化年代的思想办法,仍是信息化年代的思想办法,都无法了解智能年代人的思想办法和核算机的核算办法有什么异同。

  曩昔的思想办法会发生两种效果:一方面简单把人工智能所带来的效果神话和夸张,另一方面临数学和算法的前进带来的人工智能开展效果发生误解。现在呈现许多机器是否会替代人,机器人是否让人类消亡的忧虑,都是由于没有充沛了解什么是人工智能。

  以史为鉴,从头认识科技前进由于技能的前进引发的新论题层出不穷,咱们不断被动地接纳新的理念。越来越多的人发现,人类开端进入无人区,没有一个大思想家或许大哲学家可以通知咱们未来会怎么样,所以人们就发生了许多争辩,关于人工智能的争辩,关于机器智能的争辩,关于机器人的争辩,关于技能和人类联系的争辩等等。

  微软公司CEO萨提亚曾在一场讲演中说:未来没有人引导咱们,那么咱们可以挑选以史为鉴,看看历史上发生过什么。最有代表性的便是榜首次工业革命到第2次工业革命之间,由蒸汽年代进入电气化年代。我把这个阶段总结为四种情绪和四种结局。

  在蒸汽年代,许多有影响力的全球性公司用蒸汽力气替代人的四肢,但当电气呈现的时分,绝大多数公司情绪是看不起电,由于开端电的功率并不行高。榜首类公司的主意是电力不可,功率太低,没有未来,蒸汽力气满足了,一百年之后这些公司被筛选了。

  第二类公司放下一些包袱,以为电是新生事物,也有潜在开展的或许性,可是依然深信蒸汽机的力气,深信只需对蒸汽机进行改进相同可以坚持竞争力,这些公司也被筛选了。

  最惋惜是第三类公司,他们现已放下旧的生产力,开端拥抱新的生产力和构成新的生产联系,可是思想办法没有改动。他们以为自己全面拥抱电气化年代,现已发生比蒸汽机年代超高的功率,更低的本钱,可是他们还在跟蒸汽机比较,这些公司终究也被筛选掉了。萨提亚说到,咱们做了一些大略的剖析,只需不到5%的公司在那个年代完结了转型和腾跃,真实进入了电气化年代。

  其时大部分企业关于电气化的观念仅仅能点多少盏灯,或许生产线可以前进多少功率。只需5%的公司挑选彻底放下包袱,忘掉什么是电气,什么是蒸汽,而是把它们都当成是东西。这些公司要的便是进入新的年代。这代表更高的功率,更低的本钱和更优异的用户领会和产品品质。

  经过历史上的工作可以发现,咱们现在对未来的任何预估都是不满足的,都或许没有彻底估量到未来的冲击力。

  在历史上的某个阶段,古人类开端发现和运用东西,比方用骨头或许石片可以敲东西,完结手完结不了的才干。闻名的科幻电影《2001太空周游》中有一个十分闻名画面,猿人遽然有一天发现可以拿骨头去敲其他一个骨头,可以把其他骨头敲碎,这便是人类历史上大的前进。他就发现这个骨头不只可以敲骨头,也可以敲肉,可以敲瓜果,敲野兽,也可以用来防身。那时分人类发现,本来可以拓宽四肢的才干,使用外部东西去前进自己的才干。

  工业革命之后,人类发现不只靠传统的东西,还可以靠各种机械的力气替代人类的四肢。咱们现在不会无聊到说在肌肉才干方面还可以跟机器一拼,比方去和一辆轿车竞赛跑步,应该没有人会这样做了。其实不仅仅肌肉的机能,咱们连核算的机能都都现已被筛选掉了。有没有人可以立刻开7的3次方?

  应该没有。咱们可以十几块钱买一个核算器,核算器就可以做到。咱们为什么对这种现象不会抱恐惧心理,而对人工智能抱有不可思议的恐惧心理?

  技能是拿来用的,而不是拿来吹和炒的许多业界专家都有这样的感触,现在媒体对人工智能的炒作过热,反而让广大读者,乃至是决策者失去了对这件事的中心掌握。人工智能的中心实践上便是机器学习的才干,便是一种机器智能。现在首要表现办法是深度学习,但并不意味着咱们从前测验的符号学,用逻辑推理的办法其实并没有过期,只不过还无法完结。

  现阶段深度学习获得了巨大打破,引领咱们进入到新的未来。新的未来里边会不会是深度学习和其他人工智能、机器学习的办法共存的办法?

  咱们并不知道,所以咱们不要排挤这种观念,特别不要以为现在便是深度学习这一种学习办法。未来应该是人类的学习才干、机器学习才干、深度学习才干和逻辑推理才干是共融共生的阶段,这或许是愈加客观描绘未来年代特征的一个方面。

  智能年代之前的深度学习要靠数据的堆积去学习和驱动。可是现在的数据既不行大,也不行好。尽管咱们有许多数据,可是并不算真实的大和洽。

  大数据的概念并不是多,咱们数据结构和数据来历没有构成万物互联的社会,物联网没有布设到,5G没有到位,或许数据不行那么多,不行那么好。支撑万物互联的根底架构恰恰是一个云核算的架构。所以倒着讲是智、大、物、云,正着去演绎是云、物、大、智。

  怎么了解人工智能怎么了解人工智能我总结了四点:

  首要,必定要使用。

  假如咱们去学了学会怎么学习的课程就会发现,现在最盛行的办法是Problem-Based Learning,便是以问题为导向的学习,以实践处理问题计划的学习。未来是终身学习的年代,不存在大学毕业之后就不学习了。

  怎么终身学习?必定要带着问题去学,这样学得越来越深化,学得越来越有用。人工智能也是相同的,它是一种学习的进程。学习不能为了学而学,必定是问题为导向的。

  我的第二个观念便是,深度学习的开展不只仅要靠数学的前进,不只仅要靠核算机科学的前进,还要对人类自己的神经、脑神经、传输神经、感知神经的了解,才干知道是怎么回事。

  现在咱们每个人有根底的学习才干,机器学习也是相同,仅仅经过敞开的接口敞开学习的通用才干。未来每个人必定要在通用才干之上,掌握职业的学习才干,才干够真实为人类带来更大的福祉。

  第四点便是要真实发生深度学习才干,咱们需求有数据,需求有人才,还要有算法和算力。像微软这样专业公司或许会供给更强壮的算法和算力,更多的公司需求在人才培养,数据搜集上面下很大功夫,这样才干发生互动的促进作用。

  数据、人才、算法、算力这四者缺一不可。每一方面在未来都巨大的商机,正是由于咱们行将进入智能社会,商机恰恰不是只在智能自身,而是各个方面。

  没有专家的年代,每个人都要终身学习我用盲人摸象的寓言来举例,这个年代是没有专家的年代,咱们每个人都在学习。不存在输在起跑线上,由于每天都在新的起跑线。咱们只需不抛弃学习,不抛弃自己,不要以为我到了某种年岁或某种位置,我就不去学了,也不要由于我是学文科或许我是学理科的我就不要再学其他的常识。

  未来需求的是天天学习。由于这个巨大年代还没有来,咱们最多是摸着大象的其间一部分,所以每个人都有或许成为终究摸到大象全体的那个人。

  正是由于这个年代没有专家,一起也是没有所谓的正义的年代,每一个理论都有或许成为其时可行的理论,可是并不意味着可以成为永久的理论,永久成功的规律。

  咱们要去学习,不要唯各种专家,不要唯新,更重要唯实,你自己去试,小马过河,水是深浅只需自己知道。听他人说可以,包含我现在讲的,这也仅仅我在微软这么多年的领会和了解,并不代表所有人领会和了解,特别不代表是否是正确的。咱们无妨可以自己去试一下,斗胆去试发现本来水既不像A说得那么是深,也不像B说的那么浅,对你来说最适合的便是最好的办法。

  最终以比尔·盖茨先生的这段话作为结束:人们大都倾向于高估他在一年内所能完结的工作,但又简单轻视他们坚持十年后可以获得的效果。咱们必定要明代,榜首没有专家,第二没有起跑线,第三每天都在从头更新有新常识新理念呈现,咱们先不要抛弃自己,一起掌握最基本的对自己的自傲和信仰,认真学习。