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深度學(xué)習(xí)之父闡述研究了40年的“舊想法”,或重塑AI技術(shù)

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-11-04   瀏覽次數(shù):767
核心提示:  11月2日新聞,據(jù)連線雜志報(bào)導(dǎo),如今環(huán)繞人工智能(AI)的炒作愈來愈多,假如你想是以責(zé)備某小我,69歲的Google研討員杰夫辛頓(Geoff Hinton)能夠是個(gè)很好的候選人。由于就是這小我,一步步把深度進(jìn)修從邊沿課

  11月2日新聞,據(jù)連線雜志報(bào)導(dǎo),如今環(huán)繞人工智能(AI)的炒作愈來愈多,假如你想是以責(zé)備某小我,69歲的Google研討員杰夫·辛頓(Geoff Hinton)能夠是個(gè)很好的候選人。由于就是這小我,一步步把“深度進(jìn)修”從邊沿課題釀成Google等收集巨子仰賴的焦點(diǎn)技巧!

深度學(xué)習(xí)之父闡述研究了40年的“舊想法”,或重塑AI技術(shù)

  作為多倫多年夜學(xué)傳授,Geoffrey Hinton于2012年10月將AI范疇的成長推向了新的軌道。在兩名研討生的贊助下,Hinton展現(xiàn)了一種不太風(fēng)行的技巧——人工神經(jīng)收集。Hinton曾經(jīng)在這個(gè)范疇研討積聚了數(shù)十年,人工神經(jīng)收集使得機(jī)械可以或許懂得圖象的才能有了偉大奔騰。

  現(xiàn)在,人工神經(jīng)收集曾經(jīng)可以轉(zhuǎn)錄我們的演講、辨認(rèn)我們的寵物,并贊助我們與“收集巨魔”作奮斗。但Hinton如今卻對(duì)這類他贊助推出的技巧提議挑釁,他說:“我以為我們研討盤算機(jī)視覺的方法是毛病的。固然它如今比其他任何器械都管用,但這其實(shí)不意味著它是準(zhǔn)確的。”

  Hinton如今分享了他的另外一個(gè)“舊設(shè)法主意”,這能夠會(huì)轉(zhuǎn)變電腦“不雅看”的方法,偏重塑AI。盤算機(jī)視覺異常主要,關(guān)于無人駕駛汽車或充任大夫的軟件來講更是如斯。上周,Hinton揭橥了兩篇研討論文,論述了他曾經(jīng)研討了近40年的一個(gè)設(shè)法主意。他說:“在很長一段時(shí)光里,這對(duì)我來講都是一種直覺感到,只是后果不太好。如今,我們終究獲得了停頓。”

  Hinton的新辦法被稱為“膠囊收集”(capsule networks),它是神經(jīng)收集的變體,目標(biāo)是讓機(jī)械更好地經(jīng)由過程圖象或視頻來懂得世界。Hinton在第一篇論文中稱,Capsule收集的精確性可與此前尺度測(cè)試中的最好成就相媲美,即軟件學(xué)會(huì)若何辨認(rèn)手寫數(shù)字。在第二種情形下,Capsule收集簡直將之前最好測(cè)試的毛病率下降了一半,這類測(cè)試挑釁軟件從分歧角度辨認(rèn)卡車和汽車等玩具的難度。Hinton一直在與谷歌派駐在多倫多的兩名同事配合研討他的新技巧。

  Capsule收集旨在填補(bǔ)現(xiàn)今機(jī)械進(jìn)修體系的缺點(diǎn),這些缺點(diǎn)限制了它們的有用性。谷歌和其他公司明天應(yīng)用的圖象辨認(rèn)軟件須要年夜量的示例照片來進(jìn)修,包含若何在各類情形下靠得住地辨認(rèn)對(duì)象。這是由于該軟件其實(shí)不善于將其對(duì)新場(chǎng)景常識(shí)停止泛化,例如重新的視角不雅看雷同的對(duì)象時(shí),精確地將其辨認(rèn)出來。舉例來講,教電腦從多個(gè)角度辨認(rèn)一只貓,能夠須要不計(jì)其數(shù)張分歧角度的照片。而人類孩童不須要如斯明白和普遍的練習(xí),便可以學(xué)會(huì)辨認(rèn)一只野生寵物。

  Hinton的設(shè)法主意是減少最好AI體系和通俗幼兒之間的認(rèn)知鴻溝,以便在盤算機(jī)視覺軟件中樹立更多的常識(shí)。Capsule(大批粗拙的虛擬神經(jīng)元)被設(shè)計(jì)用來追蹤物體的分歧部位,好比貓的鼻子和耳朵,和它們?cè)诳臻g中的絕對(duì)地位。由很多Capsule構(gòu)成的收集可以應(yīng)用這類方法來增強(qiáng)懂得,明確從分歧視角看到的物品仍然是此前雷同的對(duì)象。

  Hinton曾經(jīng)構(gòu)成了他的“直覺”,他在1979年以為視覺體系須要如許一種內(nèi)涵的幾何意義,其時(shí)他試圖弄清晰人類是若何應(yīng)用心思意象的。Hinton在2011年初次提出了Capsule收集的初步設(shè)計(jì),并于上周頒布了更周全的設(shè)計(jì),這是該范疇研討人員歷久以來所等待的。紐約年夜學(xué)圖象辨認(rèn)傳授Kyunghyun Cho表現(xiàn):“每一個(gè)人都在期待它,并等待著杰夫的下一個(gè)巨大奔騰。”

  如今就說Hinton獲得了“年夜躍進(jìn)”還為時(shí)過早,他本身也曉得這一點(diǎn)。這位經(jīng)歷豐碩的AI專家的直覺曾經(jīng)獲得了證據(jù)支撐,他說明說Capsule收集依然須要年夜量圖象支撐,而且以后的體系與現(xiàn)有圖象辨認(rèn)軟件比擬速度更慢。但Hinton異常悲觀,他自負(fù)可以處理這些缺陷。該范疇的其別人也對(duì)他的歷久成熟設(shè)法主意抱有很年夜愿望。

  圖象辨認(rèn)始創(chuàng)公司Twenty Billion Neurons結(jié)合開創(chuàng)人、蒙特利爾年夜學(xué)傳授羅蘭·梅尼塞維奇(Roland Memisevic)說,與以后體系比擬,Hinton的根本設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)可以或許從數(shù)據(jù)中提掏出更多信息。假如可以或許在更年夜規(guī)模證實(shí)這一點(diǎn),那將會(huì)對(duì)醫(yī)療保健等范疇有所贊助。在這些范疇,用于培訓(xùn)AI體系的圖象數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比互聯(lián)網(wǎng)上的自攝影更少。

  從某些方面來講,Capsule收集與AI研討比來的趨向有所分歧。比來對(duì)神經(jīng)收集勝利的一種說明是,人類應(yīng)當(dāng)把盡量少的常識(shí)編碼到AI軟件中,然后讓它們本身從頭開端盤算。紐約年夜學(xué)心思學(xué)傳授加里·馬庫斯(Gary Marcus)客歲曾向叫車辦事公司Uber出售了一家AI始創(chuàng)公司,他說,Hinton的最新研討代表了一種新的能夠。馬庫斯以為,AI研討人員應(yīng)當(dāng)做更多的工作來模仿年夜腦的內(nèi)涵機(jī)制,來進(jìn)修像視覺和說話如許的癥結(jié)技巧。他說:“如今還不曉得這個(gè)特定的架構(gòu)會(huì)走多遠(yuǎn),但看著Hinton打破這個(gè)范疇的通例,感到異常棒!”

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