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2019-03-29 06:10:30
小康 2019年9期
曾經(jīng)，人工智能在人們心目中的形象大多停留在《星球大戰(zhàn)》等科幻片中，但AlphaGo的面世，讓人們真正意識(shí)到，人工智能，真的來(lái)了。
但是，人工智能究竟是如何走到現(xiàn)在的，它進(jìn)化的路線究竟是什么樣，同時(shí)它將走向什么方向？很多人可能并不了解。
特倫斯·謝諾夫斯基作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)及奠基者，回答這一問(wèn)題，是最合適不過(guò)了。他所寫(xiě)的《深度學(xué)習(xí)：智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》一書(shū)，可以看作是人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史。
著名作家尤瓦爾·赫拉利在《今日簡(jiǎn)史》中寫(xiě)道，人們普遍認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)將改變幾乎所有的工作，從制作酸奶到教授瑜伽都無(wú)法幸免。我們有充分的理由相信這次情況不同，機(jī)器將會(huì)真正讓整個(gè)情況徹底改變。
我們可以看幾個(gè)例子。比如貸款審核員，他們?cè)u(píng)估借款人的信用好壞，是通過(guò)分析對(duì)方的面部表情、聲調(diào)、手部動(dòng)作甚至體味來(lái)識(shí)別生化模式。而人工智能只要搭配適當(dāng)?shù)膫鞲衅?，絕對(duì)可能把這些工作做得比人類(lèi)更精確可靠。比如現(xiàn)在的測(cè)謊儀，在測(cè)謊方面就已經(jīng)超過(guò)了大多數(shù)人，不是嗎？
所以，尤瓦爾·赫拉利指出，在過(guò)去幾十年中，在神經(jīng)科學(xué)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的研究，讓科學(xué)家能夠“破解”人類(lèi)，更清楚地了解人類(lèi)究竟是如何做出各種決定的。事實(shí)證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出于什么神秘難解的自由意志，而是數(shù)十億神經(jīng)元在瞬間計(jì)算各種可能性的結(jié)果。過(guò)去大受贊賞的“人類(lèi)直覺(jué)”，其實(shí)只是“辨識(shí)模式”罷了。
而謝諾夫斯基正是推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的先驅(qū)。出身生物學(xué)的謝諾夫斯基，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抱有堅(jiān)定的信心，并幸運(yùn)地遇到了他的搭檔杰弗里·辛頓。兩人在此領(lǐng)域堅(jiān)持了下來(lái)，一干就是幾十年。
謝諾夫斯基和辛頓合作研究出了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，叫“玻爾茲曼機(jī)”，打破了阻礙一代人研究多層網(wǎng)絡(luò)模式的僵局，證明了基于大腦式計(jì)算的全新方法是可行的，最終為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
但深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)密集型的，在當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)條件下，人工智能無(wú)法取得重大突破。直到30年之后，計(jì)算機(jī)開(kāi)始變得足夠快，同時(shí)也可以獲得大量可利用的數(shù)據(jù)，這讓深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了重大突破，并且在當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。
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但是，人工智能究竟是如何走到現(xiàn)在的，它進(jìn)化的路線究竟是什么樣，同時(shí)它將走向什么方向？很多人可能并不了解。
特倫斯·謝諾夫斯基作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)及奠基者，回答這一問(wèn)題，是最合適不過(guò)了。他所寫(xiě)的《深度學(xué)習(xí)：智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》一書(shū)，可以看作是人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史。
著名作家尤瓦爾·赫拉利在《今日簡(jiǎn)史》中寫(xiě)道，人們普遍認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)將改變幾乎所有的工作，從制作酸奶到教授瑜伽都無(wú)法幸免。我們有充分的理由相信這次情況不同，機(jī)器將會(huì)真正讓整個(gè)情況徹底改變。
我們可以看幾個(gè)例子。比如貸款審核員，他們?cè)u(píng)估借款人的信用好壞，是通過(guò)分析對(duì)方的面部表情、聲調(diào)、手部動(dòng)作甚至體味來(lái)識(shí)別生化模式。而人工智能只要搭配適當(dāng)?shù)膫鞲衅?，絕對(duì)可能把這些工作做得比人類(lèi)更精確可靠。比如現(xiàn)在的測(cè)謊儀，在測(cè)謊方面就已經(jīng)超過(guò)了大多數(shù)人，不是嗎？
所以，尤瓦爾·赫拉利指出，在過(guò)去幾十年中，在神經(jīng)科學(xué)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的研究，讓科學(xué)家能夠“破解”人類(lèi)，更清楚地了解人類(lèi)究竟是如何做出各種決定的。事實(shí)證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出于什么神秘難解的自由意志，而是數(shù)十億神經(jīng)元在瞬間計(jì)算各種可能性的結(jié)果。過(guò)去大受贊賞的“人類(lèi)直覺(jué)”，其實(shí)只是“辨識(shí)模式”罷了。
而謝諾夫斯基正是推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的先驅(qū)。出身生物學(xué)的謝諾夫斯基，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抱有堅(jiān)定的信心，并幸運(yùn)地遇到了他的搭檔杰弗里·辛頓。兩人在此領(lǐng)域堅(jiān)持了下來(lái)，一干就是幾十年。
謝諾夫斯基和辛頓合作研究出了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，叫“玻爾茲曼機(jī)”，打破了阻礙一代人研究多層網(wǎng)絡(luò)模式的僵局，證明了基于大腦式計(jì)算的全新方法是可行的，最終為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
但深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)密集型的，在當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)條件下，人工智能無(wú)法取得重大突破。直到30年之后，計(jì)算機(jī)開(kāi)始變得足夠快，同時(shí)也可以獲得大量可利用的數(shù)據(jù)，這讓深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了重大突破，并且在當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。
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