人工智能怎么让计算机学习的?

今天的文章有些烧脑但是很短,因为比较抽象,能坚持看下去的人都是爱思考的人。

大家都知道,人工智能简单来说就是大数据加上深度学习,那什么是深度学习呢?我们今天来探讨一下。

深度学习其实是机器学习的一种,不妨先来了解一下什么是机器学习。

我们识字是不是要反复看书或者是图片,加深记忆,看得多了,自然就记住了?这背后其实是大脑受到了图像的刺激,并在脑海中总结出了一定的规律,以至于往后再看到类似的图案就能对号入座了。

机器学习也是如此,它也要被灌输很多的图案,然后存在它的脑袋里(处理器和存储器),总结出一定的规律,往后再看到类似的图案,就能快速地通过规律判定图案到底是什么了。

是不是挺好理解的,那机器具体怎么认图片呢?请看下图:

这个被叫做“决策树”的东西就和机器学习非常像了,不过机器还需要在此之前认识一些基本的符号,比如“一、二、三”以及一些汉语笔画。在此基础上,计算机一步步地判定,最终找到了识字的规律,记住更多的字。

上述机器学习方法有一个缺点,就是它太单薄了,很难应用于复杂多变的现实世界里,我们需要的是一个能概括、模拟世界万物特征规律的机器模型。那怎么能大幅地扩展计算机描述世界规律的手段呢?

聪明的技术人员设计出了一种灵活度极高的表达方式,使得计算机在大规模学习的过程中,不断地尝试和寻找,自己总结规律,直到最终找到了符合真实世界特征的一种表达方法:

那就是深度学习

深度学习的厉害之处就在于能让计算机自主学习,是一种表达灵活、多变,同时允许计算机不断尝试,直到最终逼近目标的学习方法。

上图中自动调节阀就代表了它灵活多变(能自我调整)的特点,管道网络代表了它自己学习到的规律,整个图片解释了它是怎样识别一个字,最终根据习得的规律得出结论的过程。

有意思的是,人们通常只知道深度学习模型是否工作,但不知道这个模型里面的某个参数值与模型感知能力之间的因果关系,也就是说,我们只能知道计算机学会了做什么,却说不清它在学习过程中掌握了什么样的规律。

那它会不会摆脱我们,学到了我们不想让它学到的东西呢?

事实上,对于计算机能否超越人类智力,表达宇宙级别的复杂知识,专家们看法不一,但至少现在来看它是安全的。

一台机器尚且能不断地学习,提高自己的性能和认知,那我们人类假如不坚持学习,哪天真被它淘汰了恐怕连一句“再见”都收不到。

作者介绍:田睿音,自由撰稿人,用笔尖记录人生哲理和生活感悟,发现自己,探寻美妙的世界。读书、健身、音乐、美食爱好者,《国家地理》控,喜欢一切美好的事物,期望结交志同道合的朋友。

本文图片部分来自《国家地理》,一切功劳归于摄影师本人。

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