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当 Google 谈论机器学365体育网投: 习时,它在谈论什么?
时间:2019-05-31 15:33

摘要:原标题:当Google谈论机器学习时,它在谈论什么?Google一年一度的开发者大会I/O2018,本周在硅谷隆重上演。这你已经知道了,关于大会报道,请移步这里。开幕前一天,Google在总部举办了一堂名为“机器学习101”的人工智能课,尝试用最接地气的方法介绍谷歌在机器学习方面正在做的事情。这堂课的老师克里斯汀·罗伯森(ChristineRobs

原标题:当 Google 谈论机器学习时,它在谈论什么?

Google一年一度的开发者大会 I/O 2018,本周在硅谷隆重上演。这你已经知道了,关于大会报道,请移步这里。

开幕前一天,Google 在总部举办了一堂名为“机器学习 101”的人工智能课,尝试用最接地气的方法介绍谷歌在机器学习方面正在做的事情。

这堂课的老师克里斯汀·罗伯森 (Christine Robson) 是 Google AI(原 Google Research)研究员,主攻人机交互方向。

机器学习是人工智能这个庞杂范畴中的一个重要技术。“人工智能就是让事物变聪明的科学,”罗伯森说。“机器学习技术则是制造能够学习变聪明的机器。”

她用最简单的语句概括 Google 眼中机器学习的定义:

机器学习就是一个新的解决问题的系统。

真的只是数学

首先我们需要理解旧系统和新系统的区别。旧的系统指的是基于规则的系统(rule-based system),365体育投注注册会员,需要程序员告诉机器一件事情的规则。

过去几乎所有的程序都属于基于规则,而告诉机器规则的过程就是编程。强大如曾经击败卡斯帕罗夫的深蓝 (Deep Blue),也是基于规则的。但机器学习是通过新的算法,让机器并不需要太多的编程就可以自动学习,自动创造解决问题的系统,

罗伯森使用了“自动” (Automatically) 一词,而非人工智能里的“人工” (artificial) 。

这似乎是为了减少对后者的过分使用,避免因此带来的人工智能“妖魔化”趋势。Google 正意识到围绕人工智能产生的负面效应。

在谢尔盖·布林 (Sergey Brin) 署名的《创始人信》中,这位 Google 的联合创始人提到了人工智能潜在的负面影响,包括对人工智能具有科幻般感知能力的恐慌,以及更近在眼前的,无人驾驶的稳定性问题等。

近两年,人们对人工智能的恐惧明显有所加深,而几乎每一种对这种恐惧的描述中,都有 AlphaGo 的身影。不少人认为,机器学习创造的人工智系统,存在超越人类认知能力的可能性——大量不同算法的结合,可能会带来一个只有机器可以理解的系统。

罗伯森并不这么认为。她希望让对这门学问不熟悉的人知道,“机器学习就只是数学,真的只是数学。而且还是最简单的数学。”

机器学习都是建立在最简单形式的线性代数基础上的。“这么说听起来确实很吓人。但我并不想吓人。我并不认为机器学习系统很难理解。”

而对于机器学习系统会变成一个黑箱的观点,也即大量不同算法融合进一个复杂系统后,人类无法确切知道系统内具体发生了什么——她也认为是个常见的“误解”,不熟悉的人和刚开始接触机器学习者都会遇到。

“机器学习并非一个真的黑箱,如果你研究了一段时间,你会发现在神经网络里,每个结果是可以确切回溯 (trace) 的。“

那么,如何定义回溯?罗伯森认为并不需要准确找到具体哪一个原始数据出了问题。“Google 在这方面做了很多努力,确保我们清楚网络里发生了什么。你想知道输出结果为何出错的时候,把里面的数学部分抽出来分析就行。”

猫咪无处不在

和互联网以及社交网络一样,机器学习这个圈子里,最有存在感的是猫。

罗伯森引用YouTube学习识别猫咪图像的案例,来介绍了神经网络通过多个层级来完成学习的过程,在强调 Google 拥有强大的计算能力时,罗伯森也用猫咪做例子:“Google 能够分析网上所有猫咪图片,尽管猫咪图片的数量真是多的可怕。”

猫俨然成了让机器学习走进人间的利器。“在 Google,我们很擅长关于猫的事情。”

医学应用取得突破

不过,光有猫肯定不够。“当我们把分析猫的技术,应用于其他领域,这就更加令人兴奋。”罗伯森说。