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揭开深度学习的面纱

本文作者:FUTUREAI 2018-11-20 10:59
导语:深度学习是怎么做到的呢?本质上来说,深度学习的算法使用了大 量来自特定领域的数据,为想要的结果做出最佳决策。其方法是让系统 使用这些输入的数据,训练自己识别数据和期

深度学习是怎么做到的呢?本质上来说,深度学习的算法使用了大 量来自特定领域的数据,为想要的结果做出最佳决策。其方法是让系统 使用这些输入的数据,训练自己识别数据和期望结果之间的关联性。当 数据与期望结果直接相关(“猫”vs“非猫”,“点选”vs“未点 选”,“赢了赛局”vs“输了赛局”)时,这个流程就容易多了。然 后,算法可以运用找到的这些关联性所累积的庞大知识(其中很多是人


类看不到或觉得无关的),做出比人类更好的决策。

这么做需要大量的相关数据、强大的算法、足够细化的领域以及明 确的目标,欠缺任何一个都无法成功。数据太少则样本不够,算法无法 发现有意义的联系;但如果目标太广泛,算法则缺乏衡量最优解的明确 标准。

深度学习是所谓的“狭义人工智能”(narrow AI,或译作“弱人 工智能”)——仅用于在特定领域能做出决策、预测和分类的人工智能 应用。这已经能产生巨大价值,但仍远远未成为科幻片里的“通用人工 智能”(general AI,或译作“强人工智能”)——人类能做的,人工 智能都可以做。

深度学习最自然的应用领域是保险、贷款之类的金融业务,因为借 款人的相关数据非常多(信用评分、收入、信用卡近期使用情况等), 而最优的目标(降低还款违约率)很明确。更进一步的话,深度学习还 可以进行自动驾驶,帮助车辆“看”到行驶的路况,如识别像素组成的 形状(比如红色圆形),判断它和什么有关(比如红灯“禁行”),以 此信息来做出决策(刹车并停车),以达到期望的结果(用最少的时间 把我安全送到家)。

人们听到深度学习就兴奋,是因为它的核心能力——识别规律、得 出最优解、做出决策可应用在很多日常问题上。所以,包括谷歌、 Facebook在内的许多公司争相出高薪聘请为数不多的深度学习专家,开 展它们雄心勃勃的研究计划。谷歌在2013年收购了杰弗里·辛顿的创业 公司,翌年又斥资超过5亿美元,买下英国的人工智能创业公司 DeepMind,运用其技术开发出了AlphaGo。 (8) 这些行动无不让众人惊 叹,同时也成了媒体的焦点。它们改变了当代文化思潮,让我们意识到 人类正站在一个新时代的边缘:在这个新时代,机器的能力将赋予人类 更强大的能力,但也可能会大规模取代人力。



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