Pieter Abbeel:通过风口了解人工智能最新进展和趋势

9月18日,2018世界人工智能大会——依图科技“看见、智能”分论坛在上海举行。会上来自加州大学伯克利分校的Pieter Abbeel教授就如何通过风口了解人工智能最新进展和趋势这一话题与现场观众进行深入交流。

加州大学伯克利分校 Pieter Abbeel教授

他首先介绍了世界名人对人工智能发展的看法,他说:霍金曾警告人工智能可能威胁到人类的存在,伊隆.马斯克也认为人工智能是对人类来有着较大威胁。

但是也有一些不同的声音,普京曾给俄罗斯学生进行科普教育时讲到,无论谁能够在新时代掌握人工智能的技术,就能成为世界的领导者。同样我们也知道在人工智能这个行业很多大企业,大公司他们投入了巨大的研发资金在开发人工智能。

深度学习可以分为三类,分别是深度监督学习、深度增强学习还有深度非监督学习。举例来说,马克杯对于人来说它就是装咖啡的杯子,但是对于机器来说它只是一张图片,机器需要从其中提取有效的信息判断图片里面有什么。也许它需要判断象素的密度是怎样的,还有它的颜色,以此推断这个物体是什么。在这个过程中首先要将图像输入,然后经过一系列的算法来判别它究竟是什么。

我们现在发现神经网络它并不能识别所有的物品,而且神经网络的陈述、参数也越来越多,整个识别的情况变得很复杂。我们需要的运算也越来越大,也就对我们的技术提出了更大的要求和挑战。

说到这里时就要了解什么是监督学习,监督学习的要素是模式识别。如果我们有足够的数据的话,它们就可以基于这些技术进行识别,这就是监督学习。第二种增强学习,他们觉得我们有一个既定的目标,机器可以不断自我学习,从而接近这个目标。像这样一类的增强学习的应用,现在也有很多普遍的案例。我们是基于这个目标去做测试,最终去做决策。当然这个中间涉及到很多次的失败,但是每一次失败之后都会自觉的总结经验,最后才能成功。

就好比一个正在学习走路的机器人,它在学习走路一开始它走路可能会摔倒,但是每次摔倒之后,它就会调整自己的动作,这样的话不断的进行迭代,最后它走路才能越来越好,这也是我们最初给他们设定的目标。此过程中我们可以设定多个模型达到目标,也可以应用这个模式到其他应用当中。

说到底,我们的目标到底是什么?当然这是要花很多时间来训练的。深化学习是要来区分到底什么是好的指示,什么是不好的指示。我们还可以进行监督的学习。从一个图像,然后一直去处理,然后去做加工,它训练的越多,图像的真实性就越高。

如果我们要去做AI计算的话,则需要有更多高的运用率,但我们现在还没有能力去实现这个情况。如果你在亚马逊的云,比如说是一千美元每小时这样的话,我们就能够发展出这样一个程序,而GPU的话放在谷歌云上面25美元每小时,这样能够达到人类大脑处理的能力。这也会引起人们的担心,因为随着价格不断的下行或许五年之后,就能够在云端实现人脑级处理的计算机

我们如何来发展AI技术?如何能够对其进行控制?让他们朝好的方向发展,而不是与人类竞争,构建一套和谐共处的环境将是发展的最终目标。

加载更多>>
责任编辑:范琪
专题 更多>>
评论 更多>>
独家编译 更多>>