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深度自学使人工智能向奇怪的方向发展:BB娱乐网官网

2021-01-02 04:14

本文摘要:因为物理世界缺乏更好的数据结构化条件,需要解决问题的问题具有很大的灵活性,人工智能的自学和训练非常简单。意识到缺乏深度自学后,许多研究机构和企业开始试图通过较少的数据和非常简单的训练过程来解决问题物理世界的人工智能问题。

自学

我们面临的这次人工智能的发展来自数据量的迅速增加和深度自学的发展,传感器为智能体创造了几乎结构化的数据世界,从而提取规则,使智能体能够自主工作。这样构成的结果是,人工智能转移到物理领域比转移到虚拟世界领域困难得多。

处理图像、声音、文字等数据的AI照片、声音助理、智能的介绍表现都很出色,在工业、自动驾驶等与现实世界划清界限的领域,需要大量的测试训练,进展缓慢。在机器人和服务机器人照顾等灵活性更强的领域,人工智能的表现会更差。因为物理世界缺乏更好的数据结构化条件,需要解决问题的问题具有很大的灵活性,人工智能的自学和训练非常简单。

具体来说,在极端的情况下,可以告诉机器人手臂把水瓶里的水倒在水壶里,但是如果水壶和水壶的方向改变了,机器人的动作就不会乱七八糟了。但是,如果按杯子和水壶经常出现的每个方位作为数据输出,对机器人手臂进行深入的自学训练,就无法想象其中的作业成本。深刻的自学“衰退”? 原自学最近兴起,很多人都在讨论所谓的“深度自学”的衰退。

其中一个原因是物理世界中深度自学能解决问题的问题有限。如果只用传感器收集数据,从数据中挖掘规则,成本不会很高。所以,我们步行回家想象满足人们市场需求的小机器人不会按计划经常出现,推荐算法会让我们理解得很可怕。

“深度自学使人工智能向奇怪的方向发展”的感觉。但是,深奥的自学做不到并不意味着人工智能不行。意识到缺乏深度自学后,许多研究机构和企业开始试图通过较少的数据和非常简单的训练过程来解决问题物理世界的人工智能问题。

在理想的状态下,人工智能自学必须与人类自学相同。我们自学拿筷子和系鞋带的时候,一般是通过别人的模板学习的,但不是正确计算每根鞋带的距离有几厘米。为了构建这个目标,使用方法一般被称为“元自学”(me ta Learning ),元自学不限于具有代理人控制能力的环境下的模型,而是切实控制自学能力,代理人各种新任务。看一眼看不到的机器人,离我有多近? 这样的记述可能有点无法解读,但我们可以从元自学的明确解决办法中明确——一眼自学(One Shot learning )。

自学是我们说的和人类一样看模板学习动作的能力。以往,使机器人模仿人类的动作并不新鲜,但为了模仿机器人的不道德并适用于现实,至少需要200次专业模板的数据,必须将人类的动作逻辑和机器人的部件一个一个地展开为同源但是,UC Berkeley人工智能实验室的研究采用未知的模型自学和模仿自学融合的方法,使用大量的操作者模板制作数据集,提取基础的操作者战略参数,向代理展开单一的模板另外,这些都可以在计算机视觉上展开,利用照相机和视频加载。现在,通过一眼自学,UCBerkeley人工智能实验室已经构建成让机器人一眼识别不同颜色的球体,并将其放入纸杯、移动物体、填充物体等中。

除了一眼自学以外,在元自学中,还使用记忆强化神经网络和顺序分解神经网络,支持代理从少量的数据样本中将概念一般化的“少数据自学”,在强化鼓励元自学的机制上制作,更强大的很明显,现在原自学几乎停留在实验室,还没有转移到现实应用中。但是,在产学融合非常密切的今天,原自学转移到我们身边并不远。但是,现在元自学距离实际应用的第一个是元自学数据库的创建。

无论是一眼自学还是很少的数据自学,在培训过程中都大大简化了,但在开始培训之前必须创建模板数据集。元自学的数据集比其他技术模型的数据集更具通用性,但制作的过程依然是一个大工程。如果当年李飞飞和Image Net这样非常声援的数据集工程经常出现的话,也许可以进一步推进原自学的发展。二是动作序列的连续性。

今天的元自学已经顺利完成了慢动作自学,但足以继续执行是非常简单的动作。例如服务公司、物品移动等。

模板

原自学提高了训练的效率,但从这些非常简单的动作继续执行到其他训练模式也非常简单。利用完成的元自学动作的交叉或继续进行更简单的工作是元自学帮助人工智能向物理世界转移的关键。现在元自学仅次于效果,是降低将物理世界应用于人工智能的成本的门槛。

自动服务公司这一非常简单的工作,虽然技术水平不低,但是看起来只有大规模的工厂才能应用。其中应对简单的训练过程和环境数据结构简化的高拒绝构成了高成本,因为只有在大规模的生产活动中才能平均成本。在原自学中,为了演示运动训练集这一“共享成本”,企业应用程序是完全没有成本的——,专家必须简单地调整机器,在生产线上追加各种传感器,谁都可以从元自学的发展可以看出,深度自学的应用比理想状态的成本要低得多。

但是,人工智能的发展趋势,一定向低门槛、低成本的方向大趋势,元自学是解决问题的途径之一。到了未来,人工智能可能不会成为燕子可以得到的资源。让科幻电影中的机器人可以陪伴任何人。


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