TensorFlow從0到1 - 3 - 人類學(xué)習(xí)的啟示

TensorFlow從0到1系列回顧

機(jī)器學(xué)習(xí)

上一篇TensorFlow的內(nèi)核基礎(chǔ)介紹了TF Core中的基本構(gòu)造塊似踱,在介紹其強(qiáng)大的API之前璧南,我們需要先明了TF所要解決的核心問題:機(jī)器學(xué)習(xí)留美。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)涮因?

人類的學(xué)習(xí)

美索不達(dá)米亞文明

美索不達(dá)米亞文明

公元前4000年拒迅,在現(xiàn)今的伊拉克境內(nèi)沥寥,有過世界最早的文明中心之一美索不達(dá)米亞(Mesopotamia)。那里的蘇美爾人根據(jù)觀察既忆,發(fā)現(xiàn)月亮每隔28-29天就完成從新月到滿月再回到新月的周期驱负,而且每過12-13個(gè)這樣的周期嗦玖,太陽就回到了原來的位置,據(jù)此發(fā)明了太陰歷跃脊。從此宇挫,他們具有了預(yù)測日食和月食的能力,具有了安排農(nóng)時(shí)的能力酪术。

托勒密的地心說

地心說

公元2世紀(jì)捞稿,托勒密提出了“地心說”。托勒密基于過去上百年來的天文觀察數(shù)據(jù)拼缝,用最基本的、無法再簡化的原型(圓形)對行星運(yùn)行軌道進(jìn)行了建模彰亥,該模型在一定情況下是準(zhǔn)確的咧七,并可以用于預(yù)測。

現(xiàn)代人回頭看或許對此相當(dāng)不以為然任斋,可在當(dāng)時(shí)的天文學(xué)界這算的上是最偉大的文明成就继阻,直到14個(gè)世紀(jì)后才被哥白尼的“日心說”推翻。吳軍在其《智能時(shí)代》一書中废酷,如此形容其發(fā)明者克羅狄斯·托勒密:

“在我看來瘟檩,托勒密在近代之前是當(dāng)之無愧的最偉大的天文學(xué)家,沒有之一”澈蟆。

之所以托勒密有如此高的地位墨辛,并不完全是因?yàn)榈匦恼f,而是他的思維方式和方法論(影響了西方世界一千多年)趴俘,簡單概括就是:“通過觀察獲得數(shù)學(xué)模型的雛形睹簇,然后利用數(shù)據(jù)來細(xì)化模型”。直到今天這種樸素的方法論依然管用寥闪。

人類的學(xué)習(xí)

人類的學(xué)習(xí)

前面兩個(gè)例子揭示了人類學(xué)習(xí)的一般規(guī)律太惠,而文明的形成過程就是上面這個(gè)過程的無數(shù)次的迭代。現(xiàn)在人類的知識(shí)庫中積累了大量反應(yīng)真實(shí)世界的模型疲憋,比如牛頓三大定律凿渊、萬有引力、質(zhì)能方程等缚柳,基于這些模型埃脏,就可以安排火箭發(fā)射,登月秋忙,建立粒子加速器剂癌。

機(jī)器學(xué)習(xí)

在過去,積累觀測數(shù)據(jù)翰绊,動(dòng)輒就是上百年佩谷,假設(shè)旁壮、調(diào)整并驗(yàn)證一個(gè)模型又是一個(gè)漫長的過程。而當(dāng)今我們面臨的是數(shù)據(jù)爆炸谐檀,全世界90%的數(shù)據(jù)抡谐,都是在最近幾年產(chǎn)生的。如果能讓機(jī)器根據(jù)大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)的發(fā)現(xiàn)桐猬、調(diào)整模型麦撵,直到得到一個(gè)穩(wěn)定的、能代表真實(shí)世界規(guī)律的模型溃肪,那么人類就可以大大縮短找到規(guī)律的時(shí)間免胃,并利用該模型改善自身環(huán)境。這就是基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的思想惫撰。

休謨的問題

機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)之一羔沙,就是數(shù)據(jù)的完備性。也就是說數(shù)據(jù)的收集只有量大還不夠厨钻,如果不完備扼雏,就會(huì)得到錯(cuò)誤的模型。經(jīng)常聽到的黑天鵝夯膀、羅素的歸納主義者火雞诗充、過擬合都是指向這個(gè)問題。

其實(shí)不僅機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)有這個(gè)問題诱建,人也一樣蝴蜓。《終極算法》一書中俺猿,有一個(gè)真實(shí)例子:

一個(gè)白人小女孩励翼,在商場看到拉美裔嬰兒時(shí)脫口而出:“看,媽媽辜荠,那是小女傭”汽抚。小女孩并非生下來就是偏執(zhí)狂。那是因?yàn)樵谒虝旱娜松啔v里伯病,她對見過的僅僅幾個(gè)拉美裔女傭進(jìn)行了籠統(tǒng)的概括造烁。

早在18世紀(jì),最偉大的經(jīng)驗(yàn)主義哲學(xué)家休謨就提出了這個(gè)經(jīng)典問題:

在概括我們見過的東西以及沒見過的東西時(shí)午笛,怎樣才能做到合理惭蟋?

從某種意義上說,每種學(xué)習(xí)算法都在嘗試回答這個(gè)問題药磺。

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