谷歌正訓練人工智慧自學

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谷歌正訓練人工智慧自學
credit:銳景創意

上週,谷歌在I/O大會上宣佈了人工智慧方面的一項重大突破。他們揭曉了一種新的“機器學習”方式——用神經網路打造更好的神經網路,即教AI自學成才。這些人造神經網路能夠模仿人類大腦的學習方式。這項新技術被命名為AutoML,它能夠使神經網路發展得更強大、更高效、使用更便捷。

他們的思路如下:首先,選擇一些備選神經網路,視它們為神經網路嬰兒;其次,用一個神經網路去迭代它們,直至得到最佳神經網路。這個過程被稱為“強化學習”,即計算機可以將試錯與某種獎勵聯絡起來,就好比教一隻狗學習新把戲。這個過程需要大量計算能力,但谷歌硬體已經能夠做到讓一個神經網路去分析另一個神經網路。

通常,神經網路需要一支科學家及工程師團隊耗費大量時間進行開發。但有了AutoML之後,幾乎任何人都可以打造AI系統,去處理任何所需任務。他們希望AutoML能夠擁有連博士生都難以具備的能力,在三五年內讓成千上萬名開發者根據自身需求設計新的神經網路。

所謂“機器學習”,即計算機根據樣本資料自行做決定。這是開發人工智慧的一種方式,其中涉及兩個主要步驟:訓練和推論。舉個例子,在訓練過程中,計算機可能要瀏覽數千張貓狗圖片,學習每種動物的畫素合併型別;然後,系統運用所學內容自行作出有根據的推測。將上述例子中的貓狗替換成神經網路,大致就是AutoML的執行方式——不是識別動物,而是識別哪種系統最聰明。

就目前結果看來,在識別解決問題的最佳方式上,AutoML可能甚至比人類專家更厲害。未來,這或許能夠大大降低AI系統開發過程的工作量,因為它們在一定程度上能夠實現自我開發。

谷歌表示,AutoML仍舊處於初期階段,但人工智慧、機器學習、深度學習都正設法進軍我們日常使用的APP中。如今,計算機甚至比人類更擅長識別照片中的東西。谷歌即將推出一款APP,能夠通過攝像頭進行內容識別,比如一朵花或街邊店鋪。這種超強的深度學習演算法也正逐漸進入健康領域。如今,影象處理系統能夠識別癌症跡象,精確度甚至比專家更高。

AutoML出爐後,人工智慧平臺應該能夠更快速地提升智慧。谷歌的科研專家認為,它可以促成新的神經網路型別,讓非專家也能夠根據自身需求建立神經網路,機器學習將對每個人具有更深遠的影響。

本文譯自sciencealert,由譯者蛋花基於創作共用協議(BY-NC)釋出。David Nield

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