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鵬城實驗室名家講堂專場--說說關于人工智能思維的“白話”

發布:2019-12-23

9月22日下午,南山博士論壇鵬城實驗室名家講堂專場在南山圖書館報告廳火熱舉行。本期論壇邀請了鵬城實驗室雙聘教授、四川大學計算機學院教授魏驍勇通過生動的例子和現場演示來介紹人工智能的工作原理和各種人工智能方法的差異。本期博士論壇吸引了200多位南山市民前來參加,包括50位來自南方科技大學第二實驗學校的小朋友和家長。

什么是人工智能?為了讓現場觀眾以直觀的方式了解并體驗人工智能,魏教授帶來了一個極其簡易、預算有限的機器人小鵬。

魏教授:小鵬,大象的鼻子為什么那么長?
機器人:因為大象愛說謊。
魏教授:小鵬,現在照片上的三個人(黃渤、吳亦凡和馬云),誰更帥一點?
機器人:馬云最帥(機械手指向馬云的圖片)。

從這個機器人小鵬身上可以看到,人工智能一般包括感知、推理、決策和執行幾個部分。首先它會有基本的感知,通過攝像頭去感知圖像或通過麥克風感知聲音,感知到外界的世界以后,再通過人工智能算法去做推理和決策,有了決策以后再把執行的命令告訴相應的執行單元,比如音響,通過說話告訴這個手臂運動。

那么,到底什么是人工智能?魏驍勇表示,實際上這是一個開放的問題,其中爭論的焦點主要是,到底人工智能是對人智能的復制,像人腦一樣工作?還是它可以做人所做的事情,并達到同樣的效果或目的?這是目前存在強烈爭議的,兩個方向有它自己的論據,也有相應的研究在進行。

人工智能的思考是通過數據來實現的

人類至今還未全面了解人類的大腦是怎么工作的,那人工智能如何工作呢?魏教授現場邀請了5位小朋友,一起向大家演示一個簡易的人工智能系統。“我給他們一個盒子,前面2位小朋友會把生產日期的平方算出來,并把這個重量寫下來,傳給中間的兩位小朋友,他們用公式來算出盒子里的是紅蘋果還是綠蘋果,然后告訴最后一位小朋友。”其中起關鍵作用的是中間的兩位小朋友,他們是推理和決策層,而這一層依據的是一個數學公式,也稱之為模型。人工智能就是這樣來思考和工作的。

那什么是機器學習呢?魏驍勇舉例解釋,假如有一條曲線把紅蘋果和綠蘋果兩個區域分開,我們人在主觀上就很容易找到那條線,但是計算機可不可以找到這條線?如果說人找這條線是“人肉”智能,那么如果是計算機自己找到那條線,它就叫作機器智能。假如機器找這條線的過程中出錯了就要被挨打,由于機器不可能像人那樣那么準確地區分,它在找的過程中會不斷挨打,當它發現挨打的次數已經沒有變化時,它就認為已經沒法做得更好了,這是機器學習最好的結果。而這整個過程就是機器通過自己學習找到那一條曲線的過程,而機器找這條線的過程就叫作機器學習。

深度學習的人工智能應用場景廣泛

魏驍勇表示,機器的神經網絡和我們人類的網絡一樣,神經元接受了刺激后傳到處理單元里面,通過公式對它進行處理,處理以后的結果又往下傳遞,當增加更多的神經元時,機器就可以做更加復雜的計算。這就是神經網絡。神經網絡的學習方法叫反向傳播,跟剛才機器學習的過程沒有本質上的區別,只是復雜程度有所增加。

在神經網絡的基礎上,可以了解深度計算、深度神經網絡,它跟簡化網絡的區別在于它的乘數會更多。通常超過5層的網絡結構就叫作深度的神經網絡,但是實際上執行的過程還是不停地往回“打”它前面的神經元。在深度神經網絡上執行反饋過程就叫作深度學習,深度學習就是無數多的人在那里互相“打”,打到最后找到一個最佳的結果,前面的人也不會打我了,我也不用去打后面的人了,這時候所形成的結果就會變成非常復雜的函數,然后用來決策。

通過前面的例子和演示,大家可以看到人工智能機器人并非像人類一樣思考,機器學習、神經網絡、深度學習的學習決策過程完全不是人所思考的過程。我們現在所使用的機器學習系統都是由數據驅動的,它是跟這個數據的集合,機器“出錯挨打”的過程叫作機器學習的訓練,它是由數據所決定的,通過尋找模型來滿足那個數據集,當這個數據集更大了以后可能就不適用了。

經過深度學習訓練的圖像識別,在一些場景中甚至可以比人做得更好,從識別人臉到辨別血液中癌癥的早期成分,到識別核磁共振成像中的腫瘤。Google的AlphaGo 先是學會了如何下圍棋,然后與它自己下棋訓練。它訓練自己神經網絡的方法,就是不斷地與自己下棋,反復地下,永不停歇。機器學習、神經網絡、深度學習等使得機器能夠實現各種任務和眾多的應用場景,并拓展了人工智能的領域范圍。智能機器人,智慧醫療 ,甚 至 無 人 駕駛,都近在眼前,或即將實現。

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