為了在人工智能領(lǐng)域取得新的飛躍,正如作者吳君(junwu)在《福布斯》(Forbes)上所言,人工智能將不得不“學(xué)會學(xué)習(xí)”。那是什么意思?
正如吳君所解釋的,“人類有從任何環(huán)境或環(huán)境中學(xué)習(xí)的獨(dú)特能力。”人類可以適應(yīng)自己的學(xué)習(xí)過程。要想擁有如此靈活的質(zhì)量,人工智能需要學(xué)習(xí)過程——它必須學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程,即所謂的元學(xué)習(xí)。
人類和人工智能在學(xué)習(xí)過程中有一個非常具體的對比。人類的學(xué)習(xí)能力有限,但人工智能擁有更多的資源,比如它的計算能力。人類的腦力有其局限性,學(xué)習(xí)的時間也有限。但是,人工智能雖然“從比人類大腦使用的數(shù)據(jù)更多的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),但是處理這些海量數(shù)據(jù)需要巨大的計算能力?!?/p>
吳解釋說,“隨著人工智能任務(wù)的復(fù)雜性增加,計算能力也呈指數(shù)級增長?!边@意味著即使計算能力的成本很低,“指數(shù)增長從來不是我們想要的情景”,這是目前“人工智能被設(shè)計成特定目的的學(xué)習(xí)者”的主要原因,這使得他們的學(xué)習(xí)過程更加高效。
但是隨著人工智能開始學(xué)習(xí)更多,“學(xué)會學(xué)習(xí)”它開始“從日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)中推斷”。為了避免計算能力的指數(shù)增長,必須設(shè)計一條更有效的學(xué)習(xí)路徑,并且人工智能必須記住這條路。
當(dāng)研究人員和技術(shù)人員開始將多任務(wù)問題分配給人工智能時,整個問題變得更加復(fù)雜。為了做到這一點(diǎn),人工智能“需要能夠并行地評估獨(dú)立的數(shù)據(jù)集。它還需要關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)片段,并推斷這些數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系?!碑?dāng)一項(xiàng)任務(wù)完成時,人工智能需要更新其知識,以便將其應(yīng)用于其他情況。“由于任務(wù)是相互關(guān)聯(lián)的,因此需要整個網(wǎng)絡(luò)對任務(wù)進(jìn)行評估。”
谷歌開發(fā)了一個這樣的模型,multimel,這是一個“學(xué)會同時執(zhí)行8個不同任務(wù)的人工智能系統(tǒng)”。多模式可以檢測圖像中的對象,提供標(biāo)題,識別語音,在四種語言之間進(jìn)行翻譯,并執(zhí)行語法選區(qū)分析。
雖然谷歌的成就是一個巨大的飛躍,但人工智能還需要進(jìn)一步的進(jìn)步,以便能夠成為一個通用學(xué)習(xí)者。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要進(jìn)一步發(fā)展元推理和元學(xué)習(xí)。正如吳解釋的那樣,“元推理關(guān)注的是認(rèn)知資源的有效利用。元學(xué)習(xí)關(guān)注人類有效利用有限的認(rèn)知資源和有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的獨(dú)特能力?!?/p>
目前,有研究正在進(jìn)行,以找出人類認(rèn)知與人工智能學(xué)習(xí)方式之間的差距,如對內(nèi)部狀態(tài)的感知、記憶或信心的準(zhǔn)確性。
所有這些都意味著“成為一個人工的廣義學(xué)習(xí)者需要對人類如何學(xué)習(xí)以及人工智能如何模仿人類學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行廣泛的研究。適應(yīng)新的情況,比如擁有“多任務(wù)”的能力,以及在有限的資源下做出“戰(zhàn)略決策”的能力,這只是人工智能研究人員將要克服的幾個障礙?!?br /> 責(zé)任編輯:tzh
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