在2018年及其以后，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)在更大的人工智能(AI)領(lǐng)域會如何發(fā)展?我們?nèi)绾文荛_發(fā)出越來越復(fù)雜的機器以在日常生活中幫助人類?這些都是普渡大學(xué)機器學(xué)習(xí)硬件教授尤金尼奧·庫魯爾塞羅(Eugenio Culurciello)關(guān)注的問題。請注意，本文的重點并非有關(guān)AI的預(yù)測，而是對該領(lǐng)域發(fā)展軌跡、趨勢以及技術(shù)需求的詳細(xì)分析，以幫助創(chuàng)造更有用的AI。當(dāng)然，并非所有的機器學(xué)習(xí)都是針對AI的，還有些其他容易實現(xiàn)的目標(biāo)，下面我們就仔細(xì)審視下。
AI領(lǐng)域的目標(biāo)是通過機器上實現(xiàn)人類和超人的能力，以便讓它們在日常生活中幫助我們。自動駕駛車輛、智能家居、智能助理以及安全攝像頭將是植入AI技術(shù)的首批目標(biāo)，家庭烹飪和清潔機器人、無人偵察機和機器人則是第二批目標(biāo)。其他目標(biāo)還有移動設(shè)備上的助理，全職陪伴助理(可以聽到和看到我們的生活經(jīng)歷)。而AI領(lǐng)域的終極目標(biāo)是打造完全自主的合成實體，它可以在日常工作中以相當(dāng)于人類或超越人類的水平行事。
軟件
在這里，軟件被定義為通過優(yōu)化算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架以解決特定的任務(wù)。今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用來學(xué)習(xí)解決問題的實際工具，其中涉及通過大數(shù)據(jù)集進行分類學(xué)習(xí)。但這并不是全部AI，它要求在現(xiàn)實世界中，在沒有監(jiān)督的情況下學(xué)習(xí)，也要吸取以前從未見過的經(jīng)驗，常常需要把以前學(xué)到的知識結(jié)合起來以解決當(dāng)前的挑戰(zhàn)。
如何讓目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演變成AI?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：幾年前，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)展起來的時候，我們經(jīng)常認(rèn)為從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)算法的參數(shù)擁有巨大優(yōu)勢，而且這比手工編寫的算法功能更強大。但我們忘了提到一個小細(xì)節(jié)，那就是作為“訓(xùn)練解決特定任務(wù)基礎(chǔ)”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并未從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。事實上，它仍然是開發(fā)人員手工設(shè)計的。有鑒于此，目前它成為AI領(lǐng)域的主要限制之一。
然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是學(xué)習(xí)算法的基本核心。即使我們的學(xué)習(xí)算法能夠掌握新的技能，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不正確，它們也無法得出正確結(jié)果。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)存在的問題是，目前在一個大數(shù)據(jù)集上進行多架構(gòu)實驗花費的時間太長。我們必須嘗試從頭開始訓(xùn)練多個架構(gòu)，并看看哪一個最有效。這就是我們今天使用的、非常耗時的試錯過程!我們應(yīng)該克服這一限制，并在這個非常重要的問題上多加思考。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：我們不能總是干預(yù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，引導(dǎo)它們的每一次體驗。我們不能在每個實例中都糾正它們，并提供它們的性能反饋。我們的生活也要持續(xù)下去!但這正是我們今天利用受監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所做的：我們?yōu)槊總€實例提供幫助，使它們能夠正確執(zhí)行。相反，人類只需從少數(shù)幾個例子中學(xué)習(xí)，并且能夠以連續(xù)的方式自我校正和學(xué)習(xí)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。
預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個主要局限是它們沒有人類大腦最重要的特征之一，即預(yù)測能力。關(guān)于人腦如何工作的一個主要理論是它能不斷地預(yù)測，即擁有預(yù)測代碼。如果你仔細(xì)想想，就會發(fā)現(xiàn)我們每天都在使用它。你提起一個自認(rèn)為很輕的物體，但結(jié)果它卻很重。這會讓你感到驚訝，因為當(dāng)你接近它的時候，你已經(jīng)預(yù)測它將如何影響你和你的身體，或者你的整體環(huán)境。
預(yù)測不僅能讓我們了解世界，還能知道我們什么時候不了解它，什么時候該學(xué)習(xí)。事實上，我們保存那些我們不知道并讓我們感到吃驚的事情的信息，以便下次不會再犯同樣的錯誤!認(rèn)知能力絕對與我們大腦中的注意力機制有明顯的聯(lián)系：我們天生就有能力放棄99.9%的感官輸入，只專注于對我們生存至關(guān)重要的數(shù)據(jù)，包括哪里存在威脅，哪里是我們逃避它的地方?；蛘?，在現(xiàn)代世界里，當(dāng)我們匆忙出門時，我的手機落在哪里。?構(gòu)建預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是我們與現(xiàn)實世界互動的核心，并能在復(fù)雜的環(huán)境中發(fā)揮作用。因此，這是任何強化學(xué)習(xí)的核心網(wǎng)絡(luò)。
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