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AI面臨的挑戰(zhàn):無(wú)人車闖禍,我們?cè)撜艺l(shuí)?如何保證不再發(fā)生?

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-11-03   瀏覽次數(shù):935
核心提示:  當(dāng)人們問(wèn)我是做甚么任務(wù)的時(shí)刻,我老是異常迷惑若何答復(fù)才好。人工智能這個(gè)回答吧,我認(rèn)為太廣泛了,而圖象辨認(rèn)仿佛又太專業(yè)了。不外呢,照樣上面這個(gè)成績(jī)令我真正抓狂:  人工智能會(huì)掌控全部地球嗎?  關(guān)于

  當(dāng)人們問(wèn)我是做甚么任務(wù)的時(shí)刻,我老是異常迷惑若何答復(fù)才好。“人工智能”這個(gè)回答吧,我認(rèn)為太廣泛了,而“圖象辨認(rèn)”仿佛又太專業(yè)了。不外呢,照樣上面這個(gè)成績(jī)令我真正抓狂:

  人工智能會(huì)掌控全部地球嗎?

  關(guān)于一位從事于機(jī)械智能研討的專業(yè)人士來(lái)講,這個(gè)成績(jī)太讓我末路火了。我也不想去埋怨疑惑論者,現(xiàn)實(shí)上年夜部門人都認(rèn)為人工智能是一種奧秘,并且有著無(wú)限無(wú)盡詭計(jì)陰謀的玩藝兒,終究它們會(huì)把人類滅盡,由于,它可以或許在我們狂看一晚Evan Goldberg編導(dǎo)的片子以后,就猜測(cè)到下一部我們將不雅看的影片將會(huì)是《Sausage Party》(《噴鼻腸派對(duì)》)。

  “但是,年夜多半人并沒(méi)無(wú)意識(shí)到,不管我們以為本身何等有特性,何等特別,從廣泛意義下去看,人們照樣遵守一些廣泛行動(dòng)形式的。只需經(jīng)由足夠多練習(xí),盤算機(jī)便可以輕松辨認(rèn)出人們的行動(dòng)形式。”

  是以,機(jī)械能推想你愛(ài)好的音樂(lè),或許給你一些手機(jī)APP運(yùn)用的建議,這對(duì)機(jī)械來(lái)講很輕易完成。不外,這其實(shí)不代表一切的猜測(cè)任務(wù)的難度和性質(zhì)相似,我只是愿望年夜家能懂得,這絕對(duì)于人類的才能來(lái)講是一種延長(zhǎng)和拓展。

  要想懂得時(shí)下人工智能范疇中哪些技巧很兇猛,重點(diǎn)在于理解機(jī)械進(jìn)修做得不錯(cuò)的兩個(gè)重要場(chǎng)景:

  1.受控情況

  2.監(jiān)視

  我們看到了Google的人工圍棋選手AlphaGo打敗了人類最兇猛的圍棋選手,盤算機(jī)象棋的成績(jī)很早之前就曾經(jīng)處理了,而比來(lái)又有許多論文在商量Doom游戲競(jìng)賽中擊敗人類的話題。現(xiàn)實(shí)上,在游戲外面,你可以或許完整掌控操作情況、可以或許實(shí)行的行動(dòng)和能夠發(fā)生的成果,這使得建模變得相當(dāng)輕易。而一旦我們可以或許將游戲情況停止建模,下一步義務(wù)就是模仿和進(jìn)修。現(xiàn)實(shí)上,這些實(shí)際早就曾經(jīng)成熟了,恰是最近幾年來(lái)盤算機(jī)硬件的成長(zhǎng)使年夜范圍機(jī)械進(jìn)修得以完成,能力夠令A(yù)lphaGo這類技巧在完成層面上取得嚴(yán)重沖破。

  監(jiān)視式受控情況表現(xiàn)關(guān)于每個(gè)行動(dòng),你可以或許估量出能夠遭到的處分,從而可以或許有用地從毛病中積聚經(jīng)歷,而游戲恰是這類監(jiān)視式受控情況的完善表達(dá)。還有一個(gè)例子就是我們適才提到的片子猜測(cè),可以懂得為有一個(gè)很年夜的樣本,外面存在“用戶”和“影片”兩類數(shù)據(jù),還有一個(gè)給定的用戶選擇模子。經(jīng)由過(guò)程這些,我們就可以停止下一次看甚么片子的猜測(cè)。

  在監(jiān)視式受控情況中,我們曉得會(huì)獲得何種信息,并可以或許對(duì)相似的信息加以處置。我們可以對(duì)這類目的創(chuàng)立“表達(dá)法”(representation),在我們須要停止猜測(cè)的時(shí)刻,這些“表達(dá)法”可以或許贊助我們終究肯定精確的盤算模子。這是通用進(jìn)修類型中的一個(gè)異常狹小的子類,也是和我們?nèi)祟惒畈欢嗟囊活愔悄芊椒ā?/p>

AI面臨的挑戰(zhàn):無(wú)人車闖禍,我們?cè)撜艺l(shuí)?如何保證不再發(fā)生?

  圖注:分類器概不雅

  但是,年夜部門的人類行動(dòng)并不是監(jiān)視式的,而是在與情況交互的基本上樹立的邏輯和直覺(jué)。人類的根本運(yùn)動(dòng),好比說(shuō)辨認(rèn)物體,懂得物理進(jìn)程都是經(jīng)常產(chǎn)生的工作。平日,我們經(jīng)由過(guò)程與事物的互動(dòng)能習(xí)得許多的新知。

  在以后階段,這關(guān)于盤算機(jī)來(lái)講照樣很難到達(dá)的程度。如今假如你要一臺(tái)機(jī)械能熟悉一切你給的圖片外面的汽車,你必需告知機(jī)械先去看那些圖片,還得告知它你的汽車是甚么模樣的。當(dāng)你給機(jī)械看了年夜量汽車圖片時(shí),它就可以認(rèn)出汽車了。這就是監(jiān)視式進(jìn)修,在它還沒(méi)有懂得看甚么器械的時(shí)刻,你得教它汽車是甚么模樣的。

  如今,盤算機(jī)迷信家在盡力使這類進(jìn)修釀成簡(jiǎn)直無(wú)需監(jiān)視的,即非監(jiān)視式進(jìn)修。終究,我們?cè)竿麢C(jī)械可以或許懂得物體和氣象的概念自己,而不須要專程去調(diào)教它。

  以后年夜多半研討的重心在于非監(jiān)視式進(jìn)修,處理這個(gè)成績(jī)加倍艱苦。固然,我們的機(jī)械看上去更聰慧了,不外年夜多半都是在監(jiān)視式受控情況中的情形。起首我們必需能令機(jī)械人在非監(jiān)視的情況下正常任務(wù),然后再斟酌體系在非受控的情況下運(yùn)轉(zhuǎn),如許才更加接近人類的智能。

  “雖然,如今商量機(jī)械滅盡人類,或許是機(jī)械人的‘不良妄圖’仍為時(shí)髦早。但是,人工智能更嚴(yán)格的威逼正悄然切近親近,這能夠形成極端嚴(yán)重的效果”。

AI面臨的挑戰(zhàn):無(wú)人車闖禍,我們?cè)撜艺l(shuí)?如何保證不再發(fā)生?

  起初經(jīng)由過(guò)程不雅察特定的特征的算法稱為決議計(jì)劃樹朋分?jǐn)?shù)據(jù)

  在這個(gè)會(huì)議的最后評(píng)論辯論時(shí),我導(dǎo)師曾提到了一個(gè)成績(jī),令我第一次真正質(zhì)疑人工智能的可用性。晚期傳統(tǒng)的人工智能技巧的算法很輕易懂得,好比說(shuō),我們要造一個(gè)機(jī)械來(lái)丈量人的身高和體重,并告知他們是否是超重了。這個(gè)很簡(jiǎn)略,我們只須要盤算出這小我的體重指數(shù)(Body Mass Index, BMI),假如跨越了特定閾限,那就是超重。這是人工智能的原型算法。假如我說(shuō)或人瘦削,這是必需要有公道的斷定的(而不是熊孩子罵人),這小我的BMI確切是落在超重人群的均勻BMI規(guī)模里。

  如今年夜多半的機(jī)械曾經(jīng)不是這么簡(jiǎn)略了,它們采取年夜量龐雜的數(shù)據(jù)作為輸出(好比高清楚度的圖片),經(jīng)由異常精致粒度的算法來(lái)完成輸入。如許的話,簡(jiǎn)略的閾限或決議計(jì)劃樹的辦法就不敷用了。逐漸地,體系采取了一套廣為人知的深度進(jìn)修算法,去辨認(rèn)和進(jìn)修年夜量數(shù)據(jù),用相似于人類的方法去細(xì)化模板。

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  圖注:典范的深度進(jìn)修模子。它包括了若干個(gè)相互連通流傳信息的神經(jīng)元(圓圈),這與已發(fā)明的人腦運(yùn)作形式非常類似

  這些體系機(jī)能異常好,然則進(jìn)修進(jìn)程很慢,由于須要許多數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)修。

  “然則,有個(gè)成績(jī):一旦它們給了我們成果,不論準(zhǔn)確與否,我們其實(shí)不曉得機(jī)械是怎樣獲得這個(gè)成果的。”

  這個(gè)聽起來(lái)其實(shí)不是那末要緊—在開端的時(shí)刻,在機(jī)械進(jìn)修體系外面,我們有兩品種型的數(shù)據(jù)—特點(diǎn)和標(biāo)簽。特點(diǎn)是不雅察到的變量,標(biāo)簽是我們須要猜測(cè)的。舉個(gè)例子,在之前的瘦削癥檢測(cè)器中,我們的特點(diǎn)是人的身高和體重,標(biāo)簽是每一個(gè)人的超重或許安康目標(biāo)。為了從圖片中檢測(cè)癌癥細(xì)胞,特點(diǎn)是若干張器官的圖象,標(biāo)簽是圖片有無(wú)癌癥細(xì)胞。

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  癌癥檢測(cè)算法會(huì)先掃描這組圖片

  機(jī)械進(jìn)修算法普通會(huì)如許處理成績(jī),先給每一個(gè)特點(diǎn)設(shè)置裝備擺設(shè)權(quán)重,相加,最初基于所得的和來(lái)做決議。好比,假如你要猜測(cè)一個(gè)蘋果是否是壞了,你會(huì)先看蘋果的氣息、色彩,假如觸摸一下那末就還有它的質(zhì)感,最初年夜腦會(huì)設(shè)置裝備擺設(shè)給這些特點(diǎn)分歧的權(quán)重。

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  假設(shè)蘋果爛了,光憑色彩一個(gè)特點(diǎn)便可以處理成績(jī)了

  盤算機(jī)遵守相似的設(shè)法主意,只不外權(quán)重是經(jīng)由過(guò)程分歧的優(yōu)化算法算出來(lái)的。然則,在深度進(jìn)修中,我們其實(shí)不肯定我們想用哪些詳細(xì)的特點(diǎn),更不消說(shuō)設(shè)置裝備擺設(shè)權(quán)重。所以我們?cè)鯓愚k?我們讓盤算機(jī)本身進(jìn)修選出最好的特點(diǎn)群,把它們用最好方法組合來(lái)做決議,從某種意義上模仿人類年夜腦的做法。

  這個(gè)主張給我們帶來(lái)驚人的成果—在盤算機(jī)視覺(jué)范疇(這個(gè)范疇研討若何讓盤算機(jī)懂得圖象數(shù)據(jù)),特別是跟著高效GPU和新框架的涌現(xiàn),使進(jìn)修根本的圖象級(jí)其余概念變得小菜一碟。然則,要留意的是—我們?cè)u(píng)論辯論的這些機(jī)械經(jīng)由過(guò)程進(jìn)修選出的特點(diǎn),物理意義其實(shí)不像傳統(tǒng)辦法那末直不雅。

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  這些例子展現(xiàn)了盤算機(jī)從圖片中尋覓的器械—看上去它們?cè)跈z測(cè)外形,然則關(guān)于非圖象數(shù)據(jù),其實(shí)不是這么直不雅。

  年夜部門人不認(rèn)為這是個(gè)成績(jī)—從技巧角度在現(xiàn)階段這其實(shí)不是一個(gè)年夜成績(jī),由于如今人工智能處理的義務(wù)都是詳細(xì)的,好比從圖片中識(shí)別人物和物體、面部追蹤和分解聲響旌旗燈號(hào)。我們年夜致曉得算法在進(jìn)修甚么樣的物體(現(xiàn)實(shí)上,這個(gè)展現(xiàn)是這個(gè)方面的一個(gè)比來(lái)的成長(zhǎng))。然則,當(dāng)我們應(yīng)用深度進(jìn)修來(lái)處置那些有更多風(fēng)險(xiǎn)的猜測(cè)的時(shí)刻,每一個(gè)猜測(cè)都須要通情達(dá)理,可以說(shuō)明。

  假想你是一家銀行,你有一切客戶具體的生意業(yè)務(wù)信息和信譽(yù)汗青。你應(yīng)用一個(gè)龐雜的深度進(jìn)修算法來(lái)找出拖欠存款者。既然你曾經(jīng)有了一個(gè)年夜型數(shù)據(jù)庫(kù)包括用戶的各類行動(dòng)形式信息,算法處理這個(gè)成績(jī)能夠會(huì)給出很高的精確率,然則,一旦你疑惑將來(lái)的拖欠者,你其實(shí)不確實(shí)的曉得究竟是甚么惹起了疑惑,關(guān)于猜測(cè)的說(shuō)明變得異常艱苦。

  年夜部門的深度進(jìn)修體系沒(méi)有好的技巧去懂得它們的決議計(jì)劃才能,這個(gè)也是研討的熱門。關(guān)于某些與特定義務(wù)相干的深度收集,特別在盤算機(jī)視覺(jué),我們?cè)诙眠@些體系上曾經(jīng)有了很年夜的提高—對(duì)其較好的定位,懂得是甚么激起發(fā)生了一種算法和算法能否確切(依照我們的懂得)這么做了。然則總的來(lái)講,照樣有很年夜的空間須要進(jìn)步。

  機(jī)械進(jìn)修有個(gè)很嚴(yán)重的缺點(diǎn)—為了把旌旗燈號(hào)和噪聲離開,須要許多人工處置。或許用專業(yè)的話說(shuō),過(guò)擬合。我說(shuō)這個(gè)專業(yè)詞的意思是,當(dāng)一個(gè)模子要擬合一個(gè)特定的數(shù)據(jù)集,用以猜測(cè)新的未知的數(shù)據(jù),它能夠關(guān)于已知數(shù)據(jù)擬合的過(guò)于完善。所以招致的成果是,當(dāng)運(yùn)用于實(shí)際世界的時(shí)刻,它就不會(huì)那末精確。

  詳細(xì)來(lái)說(shuō),模子不是進(jìn)修在這個(gè)世界中確切存在的形式,而是進(jìn)修曾經(jīng)收集數(shù)據(jù)集的形式。有幾種方法可以懂得過(guò)擬合,關(guān)于感興致的人實(shí)際中有許多的關(guān)于過(guò)擬合的例子。一個(gè)簡(jiǎn)略的例子就是在你棲身的處所是炎天,所以你把本身的行李箱裝滿了炎天的衣服,成果在阿姆斯特丹只要11度,你在那邊只能冷的瑟瑟顫抖。

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該圖反應(yīng)了過(guò)擬合的情形,即,最初一幅圖明顯對(duì)樂(lè)音也停止了擬合

  存眷過(guò)擬合成績(jī)的緣由是想強(qiáng)調(diào)一下機(jī)械進(jìn)修的可說(shuō)明性的主要性。假如我們不克不及懂得這些機(jī)械進(jìn)修算法究竟進(jìn)修的是甚么,我們其實(shí)不能斷定它們是否是過(guò)擬合了。舉個(gè)例子說(shuō),某機(jī)械算法是依據(jù)上彀閱讀汗青來(lái)猜測(cè)可疑的上彀行動(dòng)。由于應(yīng)用的年夜部門的練習(xí)數(shù)據(jù)是來(lái)自美國(guó)的19歲少年,那末用于猜測(cè)美國(guó)的19歲少年之外的任何個(gè)別就會(huì)是有偏的,雖然他們的搜刮汗青都有PewDiePie (專注恐懼與舉措游戲)的視頻。

  這個(gè)成績(jī)的反應(yīng)會(huì)跟著深度進(jìn)修在揣摸義務(wù)中的運(yùn)用增長(zhǎng)而敏捷加年夜。好比,我們看到許多研討關(guān)于醫(yī)療圖象猜測(cè) – 這個(gè)運(yùn)用須要更多的可說(shuō)明性和可懂得性。除此以外,假設(shè)猜測(cè)義務(wù)的批量太年夜弗成能去人工檢討猜測(cè)成果,我們就須要體系來(lái)幫我們懂得和調(diào)劑機(jī)械進(jìn)修究竟做了甚么。

  這個(gè)威逼方才涌現(xiàn),然則這個(gè)方面的研討須要更多的時(shí)光,來(lái)找到更好的處理方法。然則,我們必需認(rèn)識(shí)到模子可說(shuō)明性的主要性,特別當(dāng)我們樹立模子是為了讓生涯變得更好。

  我想用一個(gè)例子來(lái)開頭:假如一小我撞車了,我們可以找出緣由,來(lái)懂得變亂是怎樣產(chǎn)生的 – 或許司機(jī)喝醉了,或許路人正邊端著熱飲邊發(fā)短信呢。

  然則假如無(wú)人駕駛車撞到別的一輛車,致一位乘客逝世亡,我們?nèi)フ艺l(shuí)呢?緣由又是甚么呢?你怎樣包管它不會(huì)再產(chǎn)生呢?

  這些變亂比來(lái)產(chǎn)生過(guò)幾回,跟著更多的人工智能體系的涌現(xiàn),會(huì)有更多的掉誤產(chǎn)生。為了更好的糾正,我們須要懂得究竟哪里出了成績(jī):這是明天人工智能要面對(duì)的重要挑釁之一。

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