發布日期:2022-10-09 點擊率:46
人工智能正變得越來越普遍,幾乎每天都有關于人工智能新進展或新應用的報道。人類對它的想法有多少了解?我們又該如何努力去研究它?
我們對人工智能的了解
我們今天所了解的人工智能中,大部分都遵循深度學習的規則,即向機器輸入一組數據以及想要的輸出結果,機器據此產生算法來解決問題。然后系統會重復這一過程,不斷學習。這被稱為神經網絡。使用這種方法來建立人工智能是非常必要的,因為計算機的編碼速度比人類要快。如果換作人類,可能需要用一輩子的時間來手工編碼。
麻省理工學院電子工程和計算機科學教授Tommi Jaakkola說:“如果你擁有一個小型神經網絡,你可能很容易就理解它。但是,一旦這個神經網絡擴大,直到擁有數千層,而每層可達到數千個單位,那么就不那么容易理解了。”
我們正處在人類與這些系統正面交鋒的時代。在人類信任機器之前,我們必須解決一個問題,即讓這些機器進行自我解讀。那么,我們用什么辦法來做到這一點呢?
1.逆轉算法。在圖像識別中,當計算機識別它所學習過的模式時,需要對機器進行編程運算,以生成或修改圖片。以《創世紀》一圖為例,它運用了谷歌Deep Dream技術進行圖片修改,人工智能參與其中,調整了圖像中一只狗的位置。由此,我們可以了解到對于人工智能來說,狗的形象是什么樣的。首先,它主要識別頭部(這是狗的主要特征);其次,電腦的識別方式是將其定位到亞當(圖像左側)和上帝(圖像右側)的中間。總結一下就是,Deep Dream技術被運用于一幅描繪亞當誕生的圖像,人工智能被要求尋找狗并修改它的位置。
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