深度學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)思考-朝人工智能靠近-文庫(kù)吧資料
2024-08-17 17:53本頁(yè)面
【正文】 ，包括用其來理解人類的演說以進(jìn)行轉(zhuǎn)述或回答相關(guān)問題，將一種語言翻譯成另一種語言等?！焙髞恚麛y這項(xiàng)技術(shù)參與另一項(xiàng)視覺識(shí)別競(jìng)賽，并破了紀(jì)錄?！边@次獲勝讓希頓在谷歌獲得了一份兼職工作，該公司2013年也使用該程序來對(duì)其谷歌+圖像搜索軟件進(jìn)行了升級(jí)。2012年，希頓的實(shí)驗(yàn)室使用深度學(xué)習(xí)獲得了冠軍，錯(cuò)誤率僅為15%。每一幅測(cè)試圖像，程序都會(huì)給出5個(gè)答案，如果正確的答案并非其中之一，那么，這一測(cè)試就被認(rèn)為是錯(cuò)誤的。”在該比賽中，研究團(tuán)隊(duì)需要訓(xùn)練計(jì)算機(jī)程序識(shí)別與100萬張圖像有關(guān)的一套數(shù)據(jù)，這些圖像已被人工貼上了各類標(biāo)簽。這些機(jī)器視覺科學(xué)家希望能在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試方面看到其優(yōu)異的表現(xiàn)。恩格說：“使用大約價(jià)值10萬美元的硬件，我們能利用64個(gè)GPU，建造出一個(gè)擁有110億個(gè)連接的網(wǎng)絡(luò)。但恩格很快遇到了麻煩，因?yàn)楹苌儆泄雀枰酝獾难芯咳藛T擁有如此豐富而有力工具來開展與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的研究?！肮雀璐竽X”能從互聯(lián)網(wǎng)視頻中識(shí)別出貓的圖像，這極準(zhǔn)確而恰當(dāng)?shù)卣故玖藷o人監(jiān)督學(xué)習(xí)的潛力?！毕ｎD表示，這也反映了要想在這一領(lǐng)域取得突破是多么困難。在語音和圖像識(shí)別領(lǐng)域取得巨大飛躍當(dāng)谷歌公司在其安卓智能手機(jī)操作系統(tǒng)上采用基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別技術(shù)后，其單詞拼寫的錯(cuò)誤率下降了25%，這是語音識(shí)別領(lǐng)域10多年來最大的突破性進(jìn)展。”例如，蘋果手機(jī)上的聲控?cái)?shù)字助手（Siri）就是建立在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上。德哈爾表示，這一進(jìn)步引起了智能手機(jī)市場(chǎng)巨頭們的極大關(guān)注，他在微軟實(shí)習(xí)期間，將這套技術(shù)帶到了微軟。最初，希頓、德哈爾和其他人利用深度學(xué)習(xí)解決了一個(gè)非常困難但從經(jīng)濟(jì)角度而言非常重要的語音識(shí)別任務(wù)。”2006年，希頓和學(xué)生在頂尖學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章，開啟了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。希頓的一名研究生喬治包括楊樂康和加拿大多倫多大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗杰弗里然而，到2000年左右，情況發(fā)生了巨大的變化，似乎是“一夜之間春風(fēng)來，千樹萬樹梨花開”。在上世紀(jì)80年代到90年代，還沒有如現(xiàn)在一樣多的數(shù)字信息可用，而且，計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度也很慢，因此，深度學(xué)習(xí)軟件本身非常罕見，其應(yīng)用更是屈指可數(shù)。他說：“一直以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要精細(xì)管理，而且其中充滿了各種竅門和技巧。在這一系統(tǒng)中，模擬的神經(jīng)細(xì)胞被組織成不同的層，當(dāng)向這樣的系統(tǒng)展示一副人臉的圖片時(shí)，第一層只是注意所有黑像素和亮像素；接下來的一層可能可以意識(shí)到這些像素會(huì)形成邊角；再下一層或許可以識(shí)別出橫線和豎線；最后一層或許可以認(rèn)出眼睛，能夠意識(shí)到兩只眼睛實(shí)際上出現(xiàn)在同一張臉上?！痹谏鲜兰o(jì)80年代，這種更好的方式似乎是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的深度學(xué)習(xí)?！罢页鲞@些特征非常困難，耗費(fèi)時(shí)間而且需要專業(yè)知識(shí)。標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像識(shí)別技術(shù)依靠數(shù)以千計(jì)帶標(biāo)簽的圖片，對(duì)電腦進(jìn)行初始“訓(xùn)練”，使電腦從一開始就對(duì)貓臉長(zhǎng)什么樣有一個(gè)概念。發(fā)展歷程緩慢艱辛在上世紀(jì)50年代，計(jì)算機(jī)還是新興事物，那時(shí)，第一代人工智能研究人員就滿懷期望地預(yù)測(cè)，完全成熟的人工智能很快就會(huì)到來。“谷歌大腦”項(xiàng)目的創(chuàng)辦人安德魯通過這種方式，網(wǎng)絡(luò)就擁有了學(xué)習(xí)能力，“學(xué)”到
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