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大神 Yann LeCun:我们的使命是终结“填鸭式” AI

本文作者:章敏 2016-09-28 18:38
导语:无监督学习才是 AI 的未来,目前的 AI 技术太过于稚嫩!

导读:无监督学习才是 AI 的未来,目前的 AI 技术太过于稚嫩!

大神 Yann LeCun:我们的使命是终结“填鸭式” AI

无监督学习是一大难题,Facebook 的 AI 大牛 Yann LeCun 一直在追寻它。他承诺带领研究人员进入下一代人工智能,机器将拥有更高的智能,可以感知世界,并采取相应的行动,我们称之为常识。

今天,LeCun 在 O'Reilly 举办的人工智能会议上跟人群交谈时,对深度学习表示了祝贺。该技术促使 Facebook 创造了 DeepMask + SharpMask,它是一款使用人工智能来识别图像中对象的开源软件。

LeCun 说:

“每天,Fcaebook 都会从用户那里陆陆续续的收到大约 50 亿张照片。在两秒钟内,这些图像会通过两个卷积神经网络。一个检测到对象,另一个识别人脸,所以你可以标记他们。”

这令人叹为观止,但机器能够完美运行之前,需要在训练阶段学习大量的背景知识。培训数据必须一点一点的“喂”给机器,而其中大多数都是监督学习。

 大神 Yann LeCun:我们的使命是终结“填鸭式” AI

你需要大量的信息,每个样本都需要输入 10 到 10000 比特的信息到机器中,这样它才能感知数据,并作出粗略的预测。但真正的 AI 过程应该是,机器可以根据观测到的东西,预测输入中的任何部分,例如,它能够基于行动序列和已经看到的帧,预测视频中未来的帧。

这种类型的学习是无监督的,在数以百万比特的样本中,相比于监督学习,无监督学习对于每个样本都需要至少 100 倍以上的计算能力 。

目前的 AI 能够认知世界,但在推理和规划方面有缺陷。要建立一个真正意义上有常识的智能机器,它就必须要能够感知世界,计划,推理,并作出准确的预测,这样它才可以根据记忆中的所有知识开始行动。

LeCun 决定找到可用于视觉识别的无监督学习算法。不仅是为了 Facebook 的利益,它还将帮助研究人员建立更多的智能机器,或更深入地了解人类智力和学习的基本机制。

到时,AI 只能执行特定的任务,而通用 AI 将被牢牢的锁定在科幻小说中。

Via:THE REGISTER

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