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要“降维打击”,一定要学会这样的AI思维 | 复习

2018-06-05 20:10 混沌大学


AI来势汹汹,但别忘了,在美国曾经的那场淘金热中,赚大钱的不仅是淘金者,还有向矿工销售牛仔裤和铲子的人,比如李维·斯特劳斯、萨姆·布瑞南等。


那么,你处在AI价值链的什么地方?

如何才能成为最后真正的“赢家”?

如何练就AI的降维打击能力?


卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授,通用机器学习平台 Petuum 创始人邢波,最近在混沌大学创新院讲授了《AI思维》,深入浅出地勾勒出了AI思维的系统认知结构,非常重磅。


这一次,混沌君将相关课程笔记,全部打包输出给你,读过之后,相信你一定能建立更系统更理性地AI认知,去伪存真,获得掘金AI的真正抓手。



1

智能模型

机械化的思考可以工程化




对智慧的探索,通常都是以人作为主体来定义。


那么,我们能不能够用一种人工的制造方法,来代替人的一些功能?


于是,基于这个问题,产生了两大基础假设:


①人类的思考过程可以机械化;


②机械化的思考可以用工程实现。


正是沿着这样的路径,人工智能开始诞生了。


这不是一个突发性事件,它经过了上百年的理论和实践准备,包括心理学、信息学、数学、哲学、生物学等各方面的准备工作,最后达到一个收敛,并形成了现代计算机科学的方法论基础。


值得注意的是,这一次(第三次)人工智能的复兴,体现的是一种技术上的胜利,背后的理论形式,其实并没有变化。


而且,我们应该放弃仿生学的角度,改从工程的角度发展人工智能,只有完成这种思维的转变,才能这波浪潮中获得有力的抓手。戳此阅读原文笔记



2

机器学习

AI认知进阶手册(创业者必读)




人在学习什么东西呢?


其实包含了对环境变化所做的预测,甚至是预测后面的规则,是人所感兴趣并希望学到的。


比如说我们对自然科学知识的学习,就包括了学习它的法则、流程或者语法这些不同的规则,这些都是我们从数据或者从知识环境里面,可以获得的一些学习的套路。


学多了以后,你就会发现,有时候就变成机械化,你不想,就可以反应了。


同样的道理,机器学习也是类似的过程 ——


它关注的是怎么能够建立一个通过体验,自动提升自己功能的计算体系或者计算系统。这个计算系统能够通过跟环境交互的体验,自动提升自己的能力。


事实上,深度学习整个的设计,大致是模仿了很多人、动物,或者是一个能够想象的、靠谱的神经系统对于物体的认知过程。


所以,好的机器学习,它得是一个能被全面分析和表达的东西,它需要能够被人类理解和感知。戳此阅读原文笔记



3

AI工程

从模块出发,构建复杂系统




未来的AI应用大概会是这样的一个场景:


它会融合不同领域里面的很多基础知识或者先验知识,把不同的学习内容和算法整合起来。


对于实际的开发和生产环境,我们其实不是在谈某一个算法或是某一套数据,而是一个相当综合的体系。


现在,很多公司都面临着这样一个瓶颈:如果用封闭式的黑匣子来打造一个系统,它的延展能力很弱。一旦面对新任务,就会面临着开发周期的困境,或者进行部署的困境。


该怎么办?


我的建议是,机器学习未来路径和前景应该是:从模块出发,构建一个复杂系统。


这个复杂系统的方向不能是手工作坊的方法,从造一个小船变成造一个大船,而是要转变到更加工程化和科学化的方向——


模块化和标准化。


同一个算法应该有标准的实现途径,同一个数据应该有单一的供应源进行处理方法。


只有这样做,你的AI研发,才能更稳健,更靠谱。戳此阅读原文笔记



4

人机协作

这些“谎言”,让人痛心


最后,我想为人工智能的从业者,那些沉默的大多数,不太在网上出声,也不太会获得相应运作利益的那些人,说几句话:


由于资本的驱动、人性的弱点,或者由于其他的一些因素,我们看到了人工智能被追捧,但由于并没有跟现实来匹配,结果就产生了一个预期和现实的落差,最后的受害者是谁呢?


对学科的伤害。我是相当痛心的。


因为在前两个人工智能的低谷期,其实有大量的天才和非常非常诚实、踏实的研究者,由于这样的误解,得不到经费、支持、和理解,他们最后不得不离开这个行业。


这样的现象正在发生。


我们去人为的制造一个谎言,最后这个谎言被戳穿以后,反而是那些诚实工作的人,去承担惩罚。这对研发人员很不公正。


所以,希望大家对待人工智能,能够更理性更纯粹一些。戳此阅读原文笔记




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