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初步認(rèn)識(shí)Ai軟件 AI人工智能與AI軟件
2021-03-02 14:32:04 來源:獵云網(wǎng) 編輯:

隨著人工智能的發(fā)展,不少人擔(dān)心相關(guān)軟件會(huì)搶奪人類的飯碗,比如貨物運(yùn)輸?shù)取,F(xiàn)在,一些權(quán)威研究人員發(fā)現(xiàn),這些軟件還開始搶自己的飯碗,自主設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件。

谷歌大腦(即Google Brain)是谷歌旗下的人工智能研究團(tuán)隊(duì),其工作人員曾經(jīng)做過這樣一項(xiàng)試驗(yàn),讓人工智能軟件自行設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),用來測(cè)試原先處理語言的軟件。結(jié)果顯示,與人類設(shè)計(jì)的系統(tǒng)相比,由軟件設(shè)計(jì)的系統(tǒng)表現(xiàn)更好。

在最近這幾個(gè)月中,還有許多其他研究團(tuán)隊(duì)也表示,已經(jīng)在學(xué)習(xí)軟件自行設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)軟件這一領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。其中包括非營利性研究機(jī)構(gòu)OpenAI(由埃隆·馬斯克參與創(chuàng)建)、麻省理工、加州大學(xué)伯克利分校以及谷歌旗下的另一人工智能研究團(tuán)隊(duì)DeepMind。

如果未來人工智能技術(shù)果真能夠?qū)崿F(xiàn)自主設(shè)計(jì),那將會(huì)加快機(jī)器學(xué)習(xí)軟件在整個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用速度。目前,市場(chǎng)上的機(jī)器學(xué)習(xí)專家供不應(yīng)求,各家公司都需要花大價(jià)錢才能聘請(qǐng)到這些專家。

谷歌大腦負(fù)責(zé)人Jeff Dean上周表示,諸如普通勞工等工作崗位,將來可能會(huì)遭到智能軟件的排擠。他將這種軟件自行設(shè)計(jì)軟件的趨勢(shì)稱作“自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)”,并表示這是自家團(tuán)隊(duì)最看重的研究課題之一。

就在本月,首屆人工智能前沿峰會(huì)(即AI Frontiers)在加州圣克拉拉會(huì)議中心舉行。Dean在大會(huì)上表示:“目前,我們主要依靠專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)計(jì)算來解決人工智能方面的問題。在不久的將來,我們是否能夠在沒有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的指導(dǎo)下,直接自行解決問題呢?”

目前,機(jī)器學(xué)習(xí)軟件在完成某一特定任務(wù)時(shí)需要耗費(fèi)大量數(shù)據(jù),這是一個(gè)不小的問題。谷歌旗下的DeepMind團(tuán)隊(duì),從一組試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),研究人員口中的“自主學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件”,能夠有效緩解這一問題。

研究人員試圖讓機(jī)器學(xué)習(xí)軟件自行生成學(xué)習(xí)系統(tǒng),以解決各不相同但彼此相關(guān)的問題。最終,這些學(xué)習(xí)軟件設(shè)計(jì)出的系統(tǒng),無需額外訓(xùn)練就能夠歸納并完成新的任務(wù)。

其實(shí),讓學(xué)習(xí)軟件自行學(xué)習(xí)并設(shè)計(jì)系統(tǒng)這一想法,早在20世紀(jì)90年代就出現(xiàn)了,是由蒙特利爾大學(xué)的教授Yoshua Bengio提出的。不過,在此之前的諸多試驗(yàn),都沒有得出令人信服的結(jié)論,根本無法撼動(dòng)人類在設(shè)計(jì)軟件和系統(tǒng)方面的主導(dǎo)地位。

Bengio指出,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn),使我們對(duì)人工智能有了更加深刻的了解。不僅如此,它還能夠幫助我們提高計(jì)算能力。但同時(shí)該教授也表示,到目前為止,我們想要完全用它來取代機(jī)器學(xué)習(xí)專家,哪怕是部分取代,都是不現(xiàn)實(shí)的。

谷歌大腦的研究人員介紹說,為了給學(xué)習(xí)軟件提供強(qiáng)大的支撐基礎(chǔ),他們利用了800個(gè)高能圖像處理器。結(jié)果發(fā)現(xiàn),該軟件設(shè)計(jì)出來的圖像識(shí)別系統(tǒng),比人類設(shè)計(jì)的最優(yōu)秀的系統(tǒng)還要有效。

Otkrist Gupta是一名來自麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室(即MIT Media Lab)的研究員,他和同事計(jì)劃開源自家試驗(yàn)中使用的軟件。在他們的試驗(yàn)中,學(xué)習(xí)軟件設(shè)計(jì)出來的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),在物體識(shí)別方面,完全比得上人類設(shè)計(jì)的系統(tǒng)。

其實(shí),在取得這一進(jìn)展之前,Gupta花了不少時(shí)間和精力,來設(shè)計(jì)和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型,但都以失敗告終。他認(rèn)為,各家公司和各位研究人員肯定都想要找到一種方式,將自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到實(shí)際生活中。對(duì)此,他們可以說是動(dòng)力滿滿。

Gupta表示:“想辦法減輕數(shù)據(jù)科學(xué)家身上的負(fù)擔(dān),會(huì)為我們帶來意想不到的好處。因?yàn)檫@樣做,不僅會(huì)提高我們的生產(chǎn)能力,創(chuàng)建出更好的模型,還會(huì)解放我們的思想,以便去探索更高層次的創(chuàng)意想法。”

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