AI识别正在打开深度学习的黑匣子

#科技04:55650

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原文字幕:原文字幕由译学馆搜集制作完成

译文字幕:我可以改一个名字呀于2017.07.13制作完成

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其实任何一次你对着手机说话时
多半那是神经网络技术在起作用
这个技术确实在图像识别上做得不错
当无人驾驶车行驶的时候
运用的是类似基因排序的高级方法
也就是神经网络
你可以说车辆的自动 部分受到了大脑的启发
这是关于一个神经元的网络 人们叫它神经细胞
它们之间是互相联结的
分布在不同的应用层
在某种程度上它们模仿了人脑神经元
它们是小的靶细胞
每一个神经元有一个门槛
叫做权重 它会帮助做出决定
所以它需要数据 可以是大量的图像
并且一旦网络被训练
你可以把任何一张图像放在前面
当它们识别出想要找的内容 它们会出现提示
于是你可以利用这种串联
遍及整个神经网络
这确实很糟糕 非常糟糕
不过这里有一个小魔术
叫做反向传播 而且这是很不生物学的
你的神经元根本不做这些
在结果出来的最后 你会说 哦 这是错误的
这才是关于狗正确的图像
那么你就把所有信息
再一次传遍了网络
并且网络就会更好地学习到一些东西
比如怎么说 哦这是一条狗
这利用了漂亮的数学思想 并且确实算得上是突破
在某些领域是这样的 八十年代的时候
会不愿意尝试关注生物学范畴
因为在那时即使它们不会运作得多么好
但确实得到了所需要的
也就是大量的处理能力
以及非常多的实际例子
他们会为此高兴
所以很多这些类似情形下 准确度有了就够了
不过当你谈起 与现实生活 与生死抉择相关的内容时
比如驾驶无人车 做医学诊断
或者推动科学发展的边际
想要去理解 一个发现到底是怎么被确立的
那么你的确需要知道AI是怎么思考的
而不仅仅是 结果是什么
既然你知道了它所从事的不同层级的情况
是一个多么复杂的决定过程
做到这样本质来说就好比一个黑盒子
我们实在不得而知到底它是怎么想的
所有的一切都迷失在黑盒子问题里面
人类实际上正在尝试解决这个
借助多种不一样的方法
一个研究者曾经开发过一个工具包
去了解神经系统中 单个神经元的激活过程
这个工具包运作的时候 通过关注单个神经元
并且让整个网络回溯
来找到所有真正让神经元工作的权重数
就像疯狂地在提示报警
持续做这个上千次 然后你可以看到
这种对神经元近乎完美的输入
接着看看里面的层级
他又观察到 一些神经元能学习那些 确实很复杂
很抽象的概念 就好比脸部识别
也就是可以识别任何人脸
不管直观看起来是什么样子
单个神经元拥有的并不是
一个可以被你预测到的性质
大多数都不是 不过也有一些是的
许多神经网络研究人员是这么看的
你其实可以构想出一个神经网络关于
山谷和山川的地形之类问题上给出的答案
这个球代表了数据
所以你可以理解这个结果或判断
这该是在某一山谷里面测出来的
而那些其他所有山谷的情况
你就不得而知到底是怎么进行的了
所以有个了解到底AI是如何思考的方法
那就是要找出它思考方式
因此有一个教授制作过一个名叫Frogger的视频游戏
并训练AI去打这个游戏 直到炉火纯青的地步
因为其实对AI而言 那是比较容易做到的
不过你想 到底让它做出决定的是什么?
这真的很难弄明白
特别是当出现一系列决定的时候
或者存在于一个动态的环境之下时
所以 除了通过AI本身去寻找解释
他又叫了一些人去打这个视频游戏
并且让他们讲一讲 当处在打游戏状态时
他们身上发生了一些什么事情
并且记录下与此同时游戏里面的状态
于是他发现了一种可以利用神经网络
去解释这两种语言的方法
两种语言就是 游戏代码和游戏玩家所说的内容
接着他带入回这些
到游戏中 去分析神经网络
所以神经网络就有了这些
人类视角的解释
所以 当游戏玩家在等待搭车的时候
神经网络就好比在说 哦 我在等一个将打开的洞
在我走之前
或者它可能被困在了屏幕的一边
并且想着 哦天呐 这真的很艰难
所以有点像一个人在咒骂抱怨时做出决定的过程
由更深层次的网络系统体现在了这个神经网络上
这都是关于信念的
如果你有一个结论
而你不明白为什么就是这么一个论断
你怎么能真的在你的研究中取得进步呢
你真正需要明白的是
并没有一些虚假的细节把事情都抛到了这一步
这些模型也正在变得强大
而且更加复杂 我不认为任何人能
觉得他们将会对神经网络
以后任何一次的思考判断 有全面的认识
但是如果我们能理解一点
事实上科学可以推动我们前进
这些神经网络就真的可以发挥作用
以下内容有剧透 , 请注意打开姿势

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