深度學(xué)習(xí)讓計算機學(xué)會思考-朝人工智能靠近-資料下載頁
2025-08-04 17:53本頁面
【正文】 等等。迄今為止，諾貝爾已經(jīng)訓(xùn)練這一程序能識別小的數(shù)據(jù)組，在接下來的幾個月內(nèi)，他將使用包含有10萬個結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫來檢驗這套深度學(xué)習(xí)軟件的性能。對計算機專家們而言，深度學(xué)習(xí)可能會讓他們獲益頗豐：德哈爾正在考慮創(chuàng)辦深度學(xué)習(xí)公司；而楊樂康上個月被“臉譜”網(wǎng)站雇傭，成為該網(wǎng)站新成立的人工智能部門的負(fù)責(zé)人。恩格說：“深度學(xué)習(xí)不再是養(yǎng)在深閨無人時，目前正生逢其時，你填入的數(shù)據(jù)越多，它的表現(xiàn)也就越好?！辈贿^，他也強調(diào)說：“盡管很多時候，深度學(xué)習(xí)算法都非唯一的解決辦法，但它是最好的，當(dāng)然也是最容易的。這也是為什么其未來擁有巨大潛力的原因?！逼渌偁幮缘南敕ó?dāng)然，也并非所有科學(xué)家都看好深度學(xué)習(xí)，他們正在嘗試使用其他方法來解決問題。比如，美國華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授、艾倫人工智能研究所的負(fù)責(zé)人奧倫埃齊奧尼的目標(biāo)是發(fā)明一臺計算機——當(dāng)給其“喂食”一堆經(jīng)過掃描的教科書后，其能通過標(biāo)準(zhǔn)化的小學(xué)科學(xué)測試（如果其不斷加強，最終能通過大學(xué)入學(xué)考試）。為了通過這些測試，這臺計算機必須能閱讀并理解圖表和文本。不過，艾倫人工智能研究所如何實現(xiàn)這一目標(biāo)還是一個未知數(shù)。但對埃齊奧尼來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)并非他們的首選。一個競爭性的想法是，讓計算機能在基本輸入事實上的基礎(chǔ)上進(jìn)行推理，而非從頭開始學(xué)習(xí)事實。因此，科學(xué)家們或許會為這種計算機編寫程序，讓其識別“所有的女孩都是人”這樣的論斷。接著，當(dāng)一篇提到一個女孩的文本被提交給這臺計算機時，計算機能推導(dǎo)出這個女孩是人。但這樣的計算機也有自己的問題，因為我們周圍的世界太紛繁復(fù)雜，即使沒有數(shù)百萬個，也有數(shù)十萬個這樣的事實。目前，在這方面表現(xiàn)最好的就是IBM公司的計算機沃森（Watson）。Watson運算更快，記憶力更好，它也懂一些人類語言中的暗喻和雙關(guān)。2011年，Watson在美國最受歡迎的智力競賽節(jié)目Jeopardy中戰(zhàn)勝人類，獲得冠軍，從而聲名大噪。盡管如此，IBM公司沃森解決方案實驗室的科學(xué)家們對深度學(xué)習(xí)在改進(jìn)模式識別方面的優(yōu)異表現(xiàn)也產(chǎn)生了興趣。谷歌也是如此，盡管其圖像標(biāo)記方面的最新進(jìn)展主要得益于辛頓的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，但其他研發(fā)部門也得到了足夠多的關(guān)注。2012年12月，谷歌雇傭未來學(xué)家雷庫茲韋爾做其工程部主管，庫茲韋爾的主要任務(wù)是使用但不局限于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，來為計算機尋找不同的方式，讓其能從日常經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。去年5月份，谷歌購買了一臺由加拿大DWave公司研制而成的量子計算機。盡管從理論上而言，這臺計算機能用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但科學(xué)家們目前主要用其來處理非人工智能方面的任務(wù)，比如困難的數(shù)學(xué)計算等。深度學(xué)習(xí)帶來了機器學(xué)習(xí)的一個新浪潮，受到從學(xué)術(shù)界到工業(yè)界的廣泛重視，也導(dǎo)致了“大數(shù)據(jù)+深度模型”時代的來臨。在應(yīng)用方面，深度學(xué)習(xí)使得語音圖像的智能識別和理解取得驚人進(jìn)展，從而推動人工智能和人機交互大踏步前進(jìn)。盡管如此，深度學(xué)習(xí)仍然還處于襁褓階段。“它是未來的一部分?！钡鹿栒f，我們才剛剛開始。如果我們能在理論、建模和工程方面，突破深度學(xué)習(xí)技術(shù)面臨的一系列難題，人工智能的夢想將不再遙遠(yuǎn)。
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