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移动世界。
ai会让你更聪明

人类或机器的未来不会由两者而不是两者,共同努力。为如何增强人们的能力而建模的技术,这些技术已经增强了人们的能力,并且只有社会习惯于这些越来越有能力的机器,只会变得更有影响力。

技术乐观主义者已经设想了一个崛起的世界人力生产力和生活质量随着人工智能系统接管生命的苦差事和行政活动,每个人都受益。另一方面,悲观主义者警告说,这些进步可能会出现失业和生活中断的巨大代价。恐惧制造者担心,人工智能最终可能会使人类消亡

然而,人们并不善于想象未来。乌托邦和世界末日都不可能发生。在我的新书中,深度学习革命,“我的目标是解释这个迅速发展的科学技术领域的过去、现在和未来。我的结论是,人工智能会让你更聪明,但方式会让你大吃一惊。

识别模式

深度学习是AI的一部分,这已经取得了最大进展解决复杂问题类似于识别图像中的对象,识别来自多个扬声器和处理文本的演讲,人们说话或写作。深度学习还证明了用于识别正在生成的越来越大的数据集中的模式传感器,医疗设备和科学仪器

这种方法的目标是找到一种方法,让计算机能够代表世界的复杂性,并从以前的经验中归纳出经验——即使接下来发生的事情与以前发生的事情并不完全相同。就像人们可以辨别出自己从未见过的特定动物实际上是一只猫一样,深度学习算法可以识别方面并从新的猫的图像中提取这些属性。

深度学习的方法是基于与人类大脑的运作原理相同。例如,大脑在多个处理单元中同时处理大量不同类型的数据。神经元之间有很多连接,这些链接的强弱取决于它们被使用的程度,建立感官输入和概念输出之间的联系。

最成功的深度学习网络基于20世纪60年代的研究进入Visual Cortex的体系结构,是我们使用的大脑的一部分,以及在20世纪80年代发明的学习算法。然后,计算机尚未足够快,以解决现实世界问题。现在,他们是。

此外,学习网络被层层叠加,形成了更紧密的联系网类似于视觉皮层的层次结构。这是a的一部分收敛发生在人工智能和生物智能

深度学习在现实生活中的应用

深度学习已经增强了人类的能力。如果你使用谷歌服务来搜索网络,或使用它的应用程序将一种语言翻译成另一种语言,或将语音转换为文本,技术已经让你更聪明,更有效率。最近去中国旅行的时候,一个朋友对着他的安卓手机说英语,手机就把它翻译成中文——就像出租车司机“星际迷航”普遍翻译。”

一个实际的实时翻译设备的测试。

这些和许多其他系统已经在工作中,即使您不知道他们,也可以帮助您在日常生活中。例如,深度学习开始接管读取X射线图像和皮肤病变的照片用于癌症检测。您当地的医生很快就可以发现今天只有最佳专家的问题。

即使你知道有一台机器参与其中,你可能也不明白它们实际上在做什么:亚马逊Alexa的背后是一群识别你的需求的深度学习网络,筛选数据以回答您的问题并代表您采取行动。

推进学习

深度学习在解决模式识别问题方面一直非常有效,但要超越这一点,还需要其他大脑系统。当动物因为某一行为而得到奖励时,它就是更有可能在未来采取类似的行动。大脑基底神经节的多巴胺神经元报告了预期和接受奖励之间的差异,称为奖励预测误差它被用来改变大脑中预测未来奖励的连接强度。

耦合这种方法,称为强化学习,深入学习可以为计算机提供识别意外可能性的力量。通过识别模式,然后以产生奖励的方式响应它,机器可能会沿着可能被称为人类创造力的线路接近行为。这种耦合方法是深度开发的项目叫做AlphaGo,这在2016年击败兰德马斯特李塞多尔和次年击败世界去冠军,柯杰

游戏不像现实世界那样混乱,充满了不断变化的不确定性。Massimo Vergassola.在加州大学圣地亚哥分校,我最近用强化学习在野外教一架滑翔机如何在湍流热量中像鸟一样飙升。传感器可以安装在实际的鸟类身上,以测试它们是否使用相同的线索并做出相同的反应。

尽管取得了这些成功,但研究人员尚未完全理解深度学习如何解决这些问题。当然,我们不知道大脑如何解决它们。

虽然大脑的内在工作可能仍然难以捉摸,但研究人员发展了深度学习理论,这只是时间问题。不同之处在于,在研究计算机时,研究人员可以访问网络中的每一个连接和活动模式。进步的步伐是迅速的,研究论文每天出现arXiv。今年12月热切期待令人惊讶的进展神经信息处理系统会议在蒙特利尔,8,000张票已售罄11分钟后,9000名有希望的注册者在等待名单上。

在计算机实现一般人类智能之前,还有很长的路要走。今天最大的深度学习网络只有一块人类神经皮层的力量米粒大小的。我们还不知道大脑如何动态组织大脑区域之间的相互作用。

大自然已经具备了这种程度的整合,创造了能够操作人体各个方面的大规模大脑系统,同时思考深刻的问题,完成复杂的任务。最终,自治系统可能会变得同样复杂,加入我们星球上无数的生物。谈话

Terrence Sejnowski,弗朗西斯克里克教授,索尔克生物研究所计算神经生物学实验室主任,加州大学圣地亚哥分校神经生物学杰出教授。本文最初发表于谈话

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