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读《深度学习:智能时代的核心驱动力量》:我们该如何谈论人工智能
价值中国推荐 2019-05-14 16:40 小康财智2019年第3期 解读此文 收藏此文

  文|姜奇平曾经,人工智能在人们心目中的形象大多停留在《星球大战》等科幻片中,但AlphaGo的面世,让人们真正意识到,人工智能,真的来了。

  但是,人工智能究竟是如何走到现在的,它进化的路线究竟是什么样,同时它将走向什么方向?很多人可能并不了解。

  特伦斯·谢诺夫斯基作为深度学习领域的先驱及奠基者,回答这一问题,是最合适不过了。他所写的《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书,可以看作是人工智能的发展简史。


  著名作家尤瓦尔·赫拉利在《今日简史》中写道,人们普遍认为,机器学习将改变几乎所有的工作,从制作酸奶到教授瑜伽都无法幸免。我们有充分的理由相信这次情况不同,机器将会真正让整个情况彻底改变。

  我们可以看几个例子。比如贷款审核员,他们评估借款人的信用好坏,是通过分析对方的面部表情、声调、手部动作甚至体味来识别生化模式。而人工智能只要搭配适当的传感器,绝对可能把这些工作做得比人类更精确可靠。比如现在的测谎仪,在测谎方面就已经超过了大多数人,不是吗?

  所以,尤瓦尔·赫拉利指出,在过去几十年中,在神经科学和行为经济学等领域的研究,让科学家能够“破解”人类,更清楚地了解人类究竟是如何做出各种决定的。事实证明,我们从选择食物到选择伴侣,都不是出于什么神秘难解的自由意志,而是数十亿神经元在瞬间计算各种可能性的结果。过去大受赞赏的“人类直觉”,其实只是“辨识模式”罢了。

  而谢诺夫斯基正是推动神经网络学习的先驱。出身生物学的谢诺夫斯基,对神经网络抱有坚定的信心,并幸运地遇到了他的搭档杰弗里·辛顿。两人在此领域坚持了下来,一干就是几十年。

  谢诺夫斯基和辛顿合作研究出了一种新型神经网络模型,叫“玻尔兹曼机”,打破了阻碍一代人研究多层网络模式的僵局,证明了基于大脑式计算的全新方法是可行的,最终为深度学习的发展奠定了基础。

  但深度学习是数据密集型的,在当时的计算机条件下,人工智能无法取得重大突破。直到30年之后,计算机开始变得足够快,同时也可以获得大量可利用的数据,这让深度学习实现了重大突破,并且在当前的人工智能领域占据主导地位。
责任编辑:Karen
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