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人工智能会让你更聪明

未来不是由人类或机器单独创造的,而是由两者共同努力创造的。以人脑工作方式为模型的技术已经在增强人类的能力,而且随着社会逐渐习惯这些能力日益增强的机器,这些技术的影响力只会越来越大。

对技术持乐观态度的人已经预见了一个崛起的世界人类生产力和生活质量随着人工智能系统接管生活中的苦差事和日常事务,每个人都受益。另一方面,悲观主义者警告称,这些进步可能会接踵而至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

深度学习是人工智能中进步最大的部分解决复杂问题比如在图像中识别物体,从多个说话人那里识别语音,以及以人们说话或书写的方式处理文本。深度学习也被证明在越来越大的数据集中识别模式是有用的传感器,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是基于20世纪60年代对视觉皮层(我们用来观察的大脑部分)架构的研究,以及80年代发明的学习算法。当时,计算机的速度还不足以解决现实世界中的问题。但现在,他们做到了。

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的一部分收敛之间发生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》中的环球翻译。”

一个实际的实时翻译设备的测试。

这些系统和其他许多系统已经在起作用了,即使你没有意识到它们,它们也在帮助你的日常生活。例如,深度学习开始接管读取x射线图像和皮肤病变照片癌症检测。你当地的医生很快就能发现今天只有最好的专家才能发现的明显问题。

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,筛选数据来回答你的问题,并代表你采取行动。

促进学习

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。大脑基底神经节中的多巴胺神经元报告了预期奖励和获得奖励之间的差异,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。

这种被称为“强化学习”(reinforcement learning)的方法与深度学习相结合,可以让计算机拥有识别意外可能性的能力。通过识别一种模式,然后以一种产生奖励的方式做出反应,机器可能会沿着可能被称为人类创造力的路线来处理行为。这种耦合方式正是DeepMind开发a项目叫做AlphaGo,这在2016年打败了特级大师李世石第二年击败世界围棋冠军柯洁

游戏不像现实世界那样混乱,充满了不断变化的不确定性。马西莫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像鸟儿一样在湍流中翱翔。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了解深度学习是如何解决这些问题的。当然,我们也不知道大脑如何解决这些问题。

虽然大脑的内部运作可能仍然难以捉摸,但研究人员开发出深度学习理论只是时间问题。不同的是,当研究计算机时,研究人员可以访问网络中的每一个连接和活动模式。进步的步伐很快,每天都有研究论文出现arXiv。令人惊讶的进展是热切期待在今年12月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。

在计算机实现普遍的人类智能之前还有很长的路要走。目前最大的深度学习网络只有一块人类神经皮层的能力米粒大小的。我们还不知道大脑是如何动态地组织更大的大脑区域之间的互动的。

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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