人工智能之深度學(xué)習(xí)

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)。

人工智能

人工智能先驅(qū)們在達(dá)特茅斯開會時，心中的夢想是希望通過當(dāng)時新興的計算機(jī)，打造擁有相當(dāng)于人類智能的復(fù)雜機(jī)器。這就是我們所說的“通用人工智能”（General AI）概念，擁有人類五感（甚至更多）、推理能力以及人類思維方式的神奇機(jī)器。在電影中我們已經(jīng)看過無數(shù)這樣的機(jī)器人，對人類友好的 C-3PO，以及人類的敵人終結(jié)者。通用人工智能機(jī)器至今只存在 于電影和科幻小說里，理由很簡單：我們還實現(xiàn)不了，至少目前為止。

我們力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：執(zhí)行特定任務(wù)的水平與人類相當(dāng)，甚至超越人類的技術(shù)。現(xiàn)實中有很多弱人工智能的例子。這些技術(shù)有人類智能的一面。但是它們是如何做到的？智能來自哪里？這就涉及到下一個同心圓：機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的概念來自早期的人工智能研究者，已經(jīng)研究出的算法包括決策樹學(xué)習(xí)、歸納邏輯編程、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是使用算法分析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)并做出推斷或預(yù)測。與傳統(tǒng)的使用特定指令集手寫軟件不同，我們使用大量數(shù)據(jù)和算法來“訓(xùn)練”機(jī)器，由此帶來機(jī)器學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

許多年來，計算機(jī)視覺一直是機(jī)器學(xué)習(xí)最佳的領(lǐng)用領(lǐng)域之一，盡管還需要大量的手動編碼才能完成任務(wù)。研究者會手動編寫一些分類器（classifier），如邊緣檢測篩選器，幫助程序辨別物體的邊界；圖形檢測分類器，判斷物體是否有八個面；以及識別“S-T-O-P”的分類器。在這些手動編寫的分類器的基礎(chǔ)上，他們再開發(fā)用于理解圖像的算法，并學(xué)習(xí)如何判斷是否有停止標(biāo)志。

但是由于計算機(jī)視覺和圖像檢測技術(shù)的滯后，經(jīng)常容易出錯。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。早期機(jī)器學(xué)習(xí)研究者中還開發(fā)了一種叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，但是發(fā)明之后數(shù)十年都默默無聞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人類大腦的啟發(fā)而來的：神經(jīng)元之間的相互連接關(guān)系。但是，人類大腦中的神經(jīng)元可以與特定范圍內(nèi)的任意神經(jīng)元連接，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳播要經(jīng)歷不同的層，傳播方向也不同。

舉個例子，你可以將一張圖片切分為小塊，然后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層中。在第一層中做初步計算，然后神經(jīng)元將數(shù)據(jù)傳至第二層。由第二層神經(jīng)元執(zhí)行任務(wù)，依次類推，直到最后一層，然后輸出最終的結(jié)果。

每個神經(jīng)元都會給其輸入指定一個權(quán)重：相對于執(zhí)行的任務(wù)該神經(jīng)元的正確和錯誤程度。最終的輸出由這些權(quán)重共同決定。因此，我們再來看看上面提到的停止標(biāo)志示例。一張停止標(biāo)志圖像的屬性，被一一細(xì)分，然后被神經(jīng)元“檢查”：形狀、顏色、字符、標(biāo)志大小和是否運(yùn)動。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是判斷這是否是一個停止標(biāo)志。它將給出一個“概率向量”（probability vector），這其實是基于權(quán)重做出的猜測結(jié)果。在本文的示例中，系統(tǒng)可能會有 86% 的把握認(rèn)定圖像是一個停止標(biāo)志，7% 的把握認(rèn)為是一個限速標(biāo)志，等等。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)然后會告知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其判斷是否正確。
不過，問題在于即使是最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也要耗費(fèi)巨大的計算資源，因此當(dāng)時不算是一個可行的方法。不過，以多倫多大學(xué) Geoffrey Hinton 教授為首的一小批狂熱研究者們堅持采用這種方法，最終讓超級計算機(jī)能夠并行執(zhí)行該算法，并證明該算法的作用。如果我們回到停止標(biāo)志那個例子，很有可能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受訓(xùn)練的影響，會經(jīng)常給出錯誤的答案。這說明還需要不斷的訓(xùn)練。它需要成千上萬張圖片，甚至數(shù)百萬張圖片來訓(xùn)練，直到神經(jīng)元輸入的權(quán)重調(diào)整到非常精確，幾乎每次都能夠給出正確答案。不過值得慶幸的是Facebook 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記住了你母親的面孔；吳恩達(dá) 2012 年在谷歌實現(xiàn)了可以識別貓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如今，在某些情況下，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過的機(jī)器在圖像識別上表現(xiàn)優(yōu)于人類，這包括找貓、識別血液中的癌癥跡象等。谷歌的 AlphaGo 學(xué)會了圍棋，并為比賽進(jìn)行了大量的訓(xùn)練：不斷的和自己比賽。

總結(jié)

人工智能的根本在于智能，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是部署支持人工智能的計算方法。簡單的將，人工智能是科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器變得更加智能的算法，機(jī)器學(xué)習(xí)在某種程度上成就了人工智能。

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