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    如何訓練一個通用人工智能
    來源:互聯網   發布日期:2022-04-04 10:03:53   瀏覽:7100次  

    導讀:有人問吳恩達,機器學習能解決什么樣的問題?吳恩達回答說,只要給定規則,機器學習就能給出比較好或足夠好的解。 但對于現實世界的問題,有三點困難:目標不明確,規則在變,資源不足。有些問題很難確定目標,比如:人生的目標是什么?企業的目標是什么?有...

    有人問吳恩達,機器學習能解決什么樣的問題?吳恩達回答說,只要給定規則,機器學習就能給出比較好或足夠好的解。

    但對于現實世界的問題,有三點困難:目標不明確,規則在變,資源不足。有些問題很難確定目標,比如:人生的目標是什么?企業的目標是什么?有些問題的規則經常改變,比如期貨交易的保證金比例和手續費。更多的時候,沒有解決問題所需的資源,尤其是計算資源,比如下圍棋時的計算時間。本質上,時間是唯一的資源。

    機器學習已經在許多特定問題上超過了人類的表現,唯一讓科學家信心不足的是通用人工智能。也有一些科學家信心滿滿,認為只要模型足夠大,就能實現通用人工智能。從前面三點困難出發,我們要考慮:通用人工智能的目標,滿足的規則,所需的資源。

    圖靈給出了通用人工智能的目標,讓人們在與之對話時區分不出它是人工智能還是真實的人。通用人工智能要滿足的規則是整個人類社會的規則,它要知道一些事情,但又不能知道得太多,以至于不像普通人類。訓練和使用通用人工智能所需的資源,也不能超出個人所需資源太多。

    目前,實現通用人工智能的目標還有一些遙遠。因此,與人工智能相比,人類還有一些優勢。也就是說,個人教育仍然是最優選擇?茖W家窮其一生的努力,做出來的人工智能也達不到四歲小孩的水平。

    但人工智能的新進展,為個人教育帶來了一些新見解。人類不是在某一方面特別強,而是綜合能力特別強。因此,我們不能訓練人類去打敗AlphaGo,而是要均衡發展人類的各種能力。

    首先,是語言溝通能力。圖靈靠這一點來區分通用人工智能。

    其次,是數理邏輯能力。人類會根據一些原則引導的直覺,通過不那么復雜的計算,進行因果判斷。這些判斷的好壞程度因人而異,但高水平的人往往能“猜”到正確結果?茖W家經常提出猜想,然后由數學家或實驗來證實或證偽。

    第三,是形體運動能力。不同的運動會鍛煉身體的不同部分,混合泳基本上鍛煉了全身。

    第四,是節奏音準能力。這是對聽覺、發聲和樂器方面的訓練。

    第五,是色彩結構能力。畫家和設計師在這方面的能力比較突出。

    第六,是認識自己的能力。第七,是認識別人的能力。認識你自己。知人者智,自知者明。

    訓練身體和大腦的不同部分,是人類學習的主要方式。在這個過程中,與環境互動顯得尤其重要。山區長大的孩子和平原長大的孩子,運動的方式會不一樣。這是強化學習的奧義:智能體與環境互動,這種環境可以是真實的,也可以是模擬的。通過環境給予的反饋,智能體學到知識。

    資源是有限的,可能性是無限,針對訓練通用人工智能的既定目標,如何分配資源?換言之,如何在無數個解構成的解空間中尋求最優解或足夠好的解?吾生也有涯,而知也無涯,如之何?

    AlphaGo的做法是使用蒙特卡洛樹和神經網絡。在無數種可能中尋找那些與目標匹配度較高的解,丟棄那些比較差的解。它在圍棋和蛋白質折疊這類問題上,取得了令人矚目的成果。

    人類作為一個整體,學習的過程也類似。每個人會隨機探索一些可能性,而那些與整體人類目標匹配度較高的知識被學到并保存下來。人類整體的目標,如果有的話,就是存在下去。

    我的中學的校訓是“全面發展,出類拔萃”,當時理解為“各方面都不錯,某一方面特別厲害”,現在想想不對。因為全面發展,所以出類拔萃。這也是通識教育的要義。

    對于個人來說,目標是要度過幸福的一生,該怎么辦?

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