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要想真正理解人工智能 大自然才是最好导师

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科技传媒网 科技媒体 2016-11-22 18:50

要想真正理解人工智能 大自然才是最好导师,人工智能 机器学习 数据集 算法 聚类

科技传媒网讯 科技媒体网站网易科技11月22日消息,据TechCrunch报道,在生物中,进化是一个多世代的过程。在这个过程中,基因会发生突变,有些基因会增加,有些则会消失。能够适应这个过程的生物可以幸存下来,运气不好的最终会走向灭绝。这就是自然选择。生物的适应能力是非常强大的,但在发生大洪水时,如果你不能及时进化出腮来,那么你可能面临被淘汰的命运。

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另一方面,基因工程是个缓慢而谨慎的过程,需要采取可靠措施达到既定目标。随着人工智能(AI)的出现,我们看到进化和基因工程开始汇聚,而机器学习算法也开始进化。为了对自然进化与机器进化进行比较,让我们首先考虑数据,以及它是如何遵循自然选择的规则,适应“环境”和“训练过程”的。训练过程可以是监督或无监督学习、加强学习、聚类、决策树或不同的深度学习方式。

与自然进化非常相似,不同的生物可以解决不同的问题。它们依赖不同的环境,但最终都能达到相同的效果。鲨鱼和海豚有相似的抑制伤口机制,尽管这种机制最初的进化方向完全不同。在技术领域,我们也看到相同的模式。比如k-均值聚类算法,这种技术经常被用于图像分割,通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优。

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如果你给10个人相同的数据集,并要求他们使用不同的算法解决相同的问题。很有可能他们真的使用不同的方法,并获得相同的结果。在某种意义上说,无论是在自然界还是机器身上,解决问题的原理非常相似。

那么,这对公司来说有何意义?随着机器学习技术的发展,并被越来越多应用在商业领域,企业正面临着相关挑战,包括如何制定相关战略、如何安全、高效低使用这种技术等。从历史上看,技术专家经常从大自然中获得灵感。以下就是企业可以利用进化理论理解AI潜在应用的例证。

1.发散进化:即使是看似相关的数据集,你也很难在第一眼就看出相关性。即使你拥有可以训练物体识别的ImageNet等数据库,这也并非意味着你能够掌握视频识别或面部识别。

2.聚类进化:即使属于不同的数据集,我们也总是在寻找在根本上相同的问题。比如,谷歌利用搜索查询数据帮助建立更好的拼写检查程序。谷歌保持追踪用户的查询内容,当他们注意到数百万人采用与你不同的方式拼写时,他们就会提醒你做相同的事情。

3.捕食者与猎物或寄生虫与宿主共同进化:如果两个AI共同进化,可能发生非常有趣的事情。网络安全公司都在开发机器学习解决方案,并不断训练他们的系统发现新的威胁。

现在已经有很多AI公司帮助我们更高效地工作,比如x.ai正帮助我们管理忙碌的生活,Diffbot帮助我们智能化地组织网页等,但这些应用实际上依然处于起步状态,需要根本性的改进。或许最好的方式,就是将它们投入我们已经理解的现象中,即进化。

在AI领域,我们拥有巨大的机遇,自然进化可为我们学习和迎接未来机器进化提供框架。与此同时,公司领导层需要审慎考虑制定AI战略,投资培养必要的人才和建设基础设施,并将它们的数据变成具有变革意义的解决方案,这些都非常重要。(小小)

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原文链接:http://www.itmsc.cn/archives/view-136120-1.html
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(责任编辑:夏喧)

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