Artificial Intelligence糙捺，簡(jiǎn)稱AI诫咱，即人工智能。自從2016年3月洪灯，阿爾法狗以4：1的戰(zhàn)績(jī)坎缭，戰(zhàn)勝了圍棋界頂尖高手李世石的那一刻開始，人類就徹底相信人工智能的無(wú)限可能签钩√秃簦科學(xué)家們看到了人工智能的發(fā)展希望，商人們看到了人工智能世界里的黃金寶庫(kù)铅檩，普通的吃瓜群眾看到了人工智能正要和自己的生活悉悉相關(guān)……
智能家居憎夷，智慧工廠，無(wú)人駕駛昧旨，無(wú)人超市……人類曾經(jīng)為偷懶找各種理由拾给，現(xiàn)在不用了，因?yàn)楹芏喙ぷ骷磳⒂蓹C(jī)器代替兔沃。這時(shí)蒋得，就有一些人開始對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了莫名其妙的恐懼，因?yàn)檫B醫(yī)生這樣的工作乒疏，都可以由智能機(jī)器人代替额衙，更何況一些沒有什么技術(shù)含量、進(jìn)入門檻很低的服務(wù)、體力勞動(dòng)類崗位呢窍侧？
所以县踢，以前我們或許會(huì)因?yàn)槊Σ煌甑墓ぷ鞫鵁灒晃磥?lái)伟件，我們或許會(huì)因?yàn)闆]有勞動(dòng)機(jī)會(huì)而犯愁硼啤。以前，我們?cè)诠ぷ髦械母?jìng)爭(zhēng)對(duì)手是比我們努力锋爪，比我們厲害的同事丙曙；未來(lái)爸业，我們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或許就是一臺(tái)不知疲倦的機(jī)器其骄。
不管如何，人工智能時(shí)代終將到來(lái)扯旷。到時(shí)拯爽，我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)，該如何生存钧忽，該如何活得更好……等等這些問題毯炮，我們或許來(lái)不及思考，但有一點(diǎn)可以肯定耸黑，我們一定可以和人工智能相處得很好桃煎，畢竟人工智能是人類自己創(chuàng)造出來(lái)的，聰明的人類創(chuàng)造出人工智能大刊，是為了促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展为迈，給人類文明進(jìn)步添加動(dòng)力。
因此缺菌，我們無(wú)需恐懼葫辐，只要安靜地接受一個(gè)新的美好時(shí)代即可。但是伴郁，我們也不能什么也不做耿战，既然人工智有時(shí)代即將到來(lái)，我們不能只知其名焊傅，不知其史剂陡。
日本著名科學(xué)家，世界人工智能領(lǐng)域的代表人物：山本一成寫了一本書《你一定愛讀的人工智能簡(jiǎn)史》狐胎，這本書以人工智能在圍棋領(lǐng)域的應(yīng)用為主線鸭栖，穿插講述作者本人開發(fā)的“PONANZA”日本將棋程序的發(fā)展歷程，PONANZA程序顽爹、谷歌公司開發(fā)的阿爾法狗纤泵、IBM公司開發(fā)的“深藍(lán)”是人工智能發(fā)展史上的三大標(biāo)桿。
《你一定愛讀的人工智能簡(jiǎn)史》講述了人工智能向人類學(xué)習(xí)的歷史，同時(shí)捏题，也是講述人類如何讓機(jī)器學(xué)會(huì)向人類學(xué)習(xí)玻褪，學(xué)習(xí)人類的技能、經(jīng)驗(yàn)的探索歷史公荧。
總結(jié)起來(lái)講带射，人工智能的學(xué)習(xí)歷史分為“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”循狰、“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”等三個(gè)階段窟社。通過了解人工智能的學(xué)習(xí)歷史，可以快速而輕松地搞明白人工智能到底是怎么回事绪钥，對(duì)其有一個(gè)比較深入而全面的了解灿里。
01 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的誕生，讓機(jī)器學(xué)會(huì)了模仿人類行為
人工智能并非一開始就很火爆的程腹，在研究人工智能的歷史上匣吊，研究人員曾一度連經(jīng)費(fèi)都申請(qǐng)不到，他們?yōu)榱松暾?qǐng)經(jīng)費(fèi)寸潦，不敢聲稱自己在研究人工智能色鸳，而是以機(jī)器學(xué)習(xí)的名義申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)，這段歷史稱為人工智能的寒冬见转。
在機(jī)器學(xué)習(xí)的初級(jí)階段命雀，主要是采取仿真和模擬的方式，讓機(jī)器學(xué)習(xí)并理解人類的某些行為和動(dòng)作斩箫。
所謂仿真吏砂，其實(shí)是一種搜索技術(shù)，他是一種非常機(jī)械的校焦、以正確答案優(yōu)先的預(yù)測(cè)方法赊抖。所以，簡(jiǎn)單地講寨典，仿真氛雪，其實(shí)就是指搜索。這個(gè)階段的搜索耸成，采用的方式也是很笨的报亩，基本上是在一個(gè)很大的數(shù)據(jù)庫(kù)中，按既定的關(guān)鍵字匹配井氢，尋找符合要求的答案弦追。
模擬呢？比仿真要高級(jí)一點(diǎn)花竞，這個(gè)技術(shù)會(huì)根據(jù)相應(yīng)的指令劲件，去判斷正確的答案應(yīng)該在哪一個(gè)數(shù)據(jù)表中，這樣一來(lái)，看上去好像提升了機(jī)器的智能零远。其實(shí)苗分，也并不智能，因?yàn)闄C(jī)器做出什么樣的判斷牵辣，是程序員提前設(shè)置好的指令摔癣。無(wú)非就是在一個(gè)固定的模式下，機(jī)器在搜索的基礎(chǔ)上纬向，增加了一個(gè)基于固定指令的判斷功能择浊，也就是所謂的評(píng)估功能。因此逾条，所謂的模擬琢岩，也可以理解為仿真+評(píng)估，或者說(shuō)是搜索+評(píng)估膳帕。
顯然粘捎，這種智能不是人類想要的薇缅。
先前危彩，我們以為只要把人類的知識(shí)傳授給機(jī)器，把能力復(fù)制給機(jī)器就行了泳桦，但事實(shí)上汤徽，機(jī)器壓根搞不懂我們的意圖，我們編寫程序灸撰，試圖讓機(jī)器明白應(yīng)該怎么做谒府，但結(jié)果卻像對(duì)牛彈琴，并沒有達(dá)到理想的效果浮毯。所以教機(jī)器學(xué)習(xí)也罷完疫，給機(jī)器賦能也罷，復(fù)制能力給機(jī)器也罷债蓝，這些事情原本想著很簡(jiǎn)單的事情壳鹤，實(shí)際操作起來(lái)，難于上青天饰迹。
可是芳誓，要如何才能把人類的專業(yè)知識(shí)告訴給機(jī)器，讓機(jī)器擁有智能呢啊鸭？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)時(shí)而生锹淌。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)呢？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)赠制，指的是還不能完全理解人類的學(xué)習(xí)方式赂摆，但可以模仿人類學(xué)習(xí)行為的一種計(jì)算機(jī)技術(shù)。
科學(xué)家為了讓機(jī)器快速掌握一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)，比如烟号，讓機(jī)器成為一個(gè)圍棋高手曲楚，采取的辦法是：把各種圍棋高手對(duì)決過的棋局盤面做成模板，寫進(jìn)程序中褥符，說(shuō)白了龙誊，就是把已經(jīng)發(fā)生過的情況，全部做成模板喷楣，這些模板被程序員數(shù)字化以后趟大，整理成一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后讓電腦學(xué)習(xí)這些模板铣焊，這種方式逊朽，被稱為監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)。
這個(gè)學(xué)習(xí)方法真的很管用曲伊，先學(xué)習(xí)高手們的經(jīng)驗(yàn)叽讳，可以快速提升能力，掌握知識(shí)坟募。但是岛蚤，僅僅這樣就行了嗎？顯然不行懈糯，讓機(jī)器學(xué)習(xí)模板涤妒，但是模板畢竟是有限的，而人的思維是在不斷變化的赚哗，是在不斷創(chuàng)新的她紫。一旦出現(xiàn)新的情況，機(jī)器就無(wú)法理解屿储，其笨拙的行為就會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)贿讹。
所以，機(jī)器學(xué)習(xí)必需有足夠多的模板够掠，這些模板就像是機(jī)器的老師一樣∶窆樱現(xiàn)實(shí)情況是老師嚴(yán)重不足，拿圍棋來(lái)說(shuō)祖屏，到2018年助赞，已經(jīng)發(fā)生的棋局才5萬(wàn)多局，要想讓圍棋機(jī)器和人對(duì)決袁勺，僅僅學(xué)習(xí)這些棋局雹食，顯然不能取勝頂尖高手。
怎么辦呢期丰？必需打破人類教機(jī)器的模式群叶，得讓機(jī)器自己學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)吃挑。有了這個(gè)需求，相應(yīng)的技術(shù)也就隨之誕生了街立，這個(gè)技術(shù)舶衬，叫深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
02 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的誕生赎离，讓機(jī)器自己教自己如何學(xué)習(xí)
阿爾法狗打敗了世界圍棋頂尖高手李世石逛犹，證明了機(jī)器的智能完全可以超過人類。那么梁剔，阿爾法狗為什么會(huì)擁有這么厲害的智能呢虽画？機(jī)器的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，起到了非常關(guān)鍵的作用荣病。
什么是深度學(xué)習(xí)技術(shù)呢码撰？
所謂深度學(xué)習(xí)技術(shù)，是從“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)發(fā)展起來(lái)的个盆，也可以講脖岛，“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)，就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的前身颊亮。這個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)柴梆，其實(shí)已經(jīng)有了70多年的歷史，以前的科學(xué)家們?cè)鵀橹V迷编兄，因?yàn)樯窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)是模擬人類的大腦構(gòu)建的轩性。
那么，問題來(lái)了狠鸳，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展那么早，而人工智能技術(shù)的發(fā)展歷史還不到20年悯嗓，既然神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)那么厲害件舵，為什么人工智能一開始不采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)呢？
原來(lái)脯厨，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)那個(gè)時(shí)候雖然理念先進(jìn)铅祸，但是在實(shí)際的研究中，到底如何應(yīng)用合武，沒有取得什么實(shí)質(zhì)性的突破临梗。比如，讓機(jī)器識(shí)別一個(gè)水杯稼跳，正著放盟庞，機(jī)器能識(shí)別，倒過來(lái)放汤善，機(jī)器就不能識(shí)別什猖。
這怎么辦票彪，那就窮舉，把杯子的各種顏色不狮，各種擺放降铸，全部讓機(jī)器記憶下來(lái)，這樣的話摇零，在很多情況下推掸，機(jī)器都能正確識(shí)別杯子。這看上去是個(gè)不錯(cuò)的方法驻仅，但實(shí)際上终佛，這一點(diǎn)也不智能，而且需要耗費(fèi)大量的存儲(chǔ)和計(jì)算功能雾家，太不劃算了铃彰。就像人類學(xué)習(xí)，我們不能為了打100分芯咧，就把所有知識(shí)點(diǎn)都死記硬背下來(lái)牙捉，肯定沒有人樂意那樣做。而且敬飒，全背下來(lái)邪铲，沒有理解的話，也不一定能打100分无拗。
這時(shí)带到，科學(xué)家們想到，不能讓機(jī)器傻傻地把所有情況都背下來(lái)英染，雖然我們需要機(jī)器學(xué)會(huì)深度學(xué)習(xí)揽惹，但是，我們要防止機(jī)器過度學(xué)習(xí)四康。因?yàn)檫^度學(xué)習(xí)搪搏，不僅浪費(fèi)資源，而且還有一個(gè)最大的隱患闪金，就是當(dāng)機(jī)器碰到新問題時(shí)疯溺，它記憶的情況越多，出錯(cuò)的概率越大哎垦。
如何防止機(jī)器過度學(xué)習(xí)呢囱嫩，唯一的辦法是：脫離！
怎么脫離漏设？比如墨闲，還是讓機(jī)器識(shí)別一個(gè)水杯，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上愿题，加上脫離技術(shù)以后损俭，可以使機(jī)器在學(xué)習(xí)過程中蛙奖，隨機(jī)抽取神經(jīng)元，并讓該神經(jīng)元脫離神經(jīng)組織杆兵，由于缺少神經(jīng)元雁仲，機(jī)器不會(huì)全盤記憶。這時(shí)琐脏，可以讓機(jī)器記住杯子的局部特征攒砖，從而使機(jī)器在沒有全盤記憶杯子的各種情況時(shí)，也能正確識(shí)別杯子日裙。
可是吹艇，采用脫離技術(shù)后，機(jī)器在深度學(xué)習(xí)時(shí)昂拂，是如何由全盤記憶轉(zhuǎn)向記憶局部特征的呢受神？科學(xué)家們也解釋不清楚，《你一定愛讀的人工智能簡(jiǎn)史》這本書的作者山本一成格侯，把類似于脫離技術(shù)一樣難以解釋清楚的技術(shù)問題鼻听，統(tǒng)稱為“黑魔法”。
不過联四，自從有了這些黑魔法的幫助撑碴，深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到了快速發(fā)展，比起之前的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)朝墩，要強(qiáng)太多了醉拓。發(fā)展到今天，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的輸入收苏、輸出設(shè)計(jì)非常自由亿卤。比如，輸入聲音倒戏，可以輸出圖像怠噪，輸入圖像，可以輸出合適的文字說(shuō)明杜跷。這樣的構(gòu)想，被稱為“多路徑協(xié)作”矫夷。當(dāng)圖像葛闷、文字、聲音可以隨意轉(zhuǎn)換并呈現(xiàn)出來(lái)時(shí)双藕，看上去是不是顯得很智能淑趾？
當(dāng)前，關(guān)于深度學(xué)習(xí)的多路徑協(xié)作忧陪，隨著“將語(yǔ)言當(dāng)作圖像來(lái)處理”這個(gè)方法的誕生扣泊，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)近范，不論是語(yǔ)言文字還是其它，只要能設(shè)法與圖像關(guān)聯(lián)起來(lái)延蟹，立即就會(huì)產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)效果评矩，這個(gè)有點(diǎn)類似于我們?nèi)祟愑洃洊|西時(shí)，如果把記憶對(duì)象轉(zhuǎn)換成圖像阱飘，就可以進(jìn)行快速記憶斥杜，而且可以增強(qiáng)記憶效果一樣。不過沥匈，機(jī)器把文字轉(zhuǎn)換成圖像的處理能力蔗喂，比人類要強(qiáng)大N倍「咛看來(lái)缰儿，智能的本質(zhì)即為圖像。
隨著深度技術(shù)的發(fā)展散址，機(jī)器已經(jīng)學(xué)會(huì)了自己教自己乖阵，機(jī)器擁有了自學(xué)能力。不過爪飘，機(jī)器的智能要想超過人類义起，僅僅依靠深度學(xué)習(xí)技術(shù)，是不行的师崎。為了追求突破默终，人工智能的發(fā)展史上，出現(xiàn)了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)犁罩。
03 強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的誕生齐蔽，完整展現(xiàn)智能學(xué)習(xí)的“守破離”路徑圖
如果說(shuō)之前的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，分別是：“守”和“破”床估。那么含滴，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的誕生，就是“離”丐巫√缚觯《你一定愛讀的人工智能簡(jiǎn)史》這本書的作者山本一成，用“守递胧、破碑韵、離”來(lái)形容人工智能學(xué)習(xí)歷史上的三個(gè)階段。
“守”缎脾，指的是小白階段祝闻，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)的初始階段，機(jī)器非常老實(shí)遗菠，非常聽話联喘。老師教什么华蜒，就學(xué)什么，老師讓干什么豁遭，就干什么叭喜，老師說(shuō)走路得先邁左腳，它就一定不會(huì)先邁右腳堤框。說(shuō)白了域滥，就是一切聽老師的，謹(jǐn)遵教誨和示范動(dòng)作蜈抓。
“破”启绰，就是深度學(xué)習(xí)階段，指練好了基本功以后沟使，感覺自己有了一定的基礎(chǔ)委可，也學(xué)會(huì)了最精華的知識(shí)，長(zhǎng)本事了腊嗡，就不甘于現(xiàn)狀了着倾，求知欲更強(qiáng)。于是燕少，就想向更多的老師學(xué)習(xí)卡者，自己偶爾還要總結(jié)一下不同老師的優(yōu)勢(shì)，讓自己變得更厲害客们，有點(diǎn)自主學(xué)習(xí)崇决，而且還能學(xué)有所成的味道了。
“離”底挫，就是自創(chuàng)了一些招式之后恒傻，就想自立門派了，這就擁有了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)建邓，進(jìn)入到了強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段盈厘。
插入一句題外話，其實(shí)我們?nèi)祟悓W(xué)習(xí)官边，也可以參考這種學(xué)習(xí)模式沸手，或許能提升我們的學(xué)習(xí)能力。
那么注簿，什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)呢罐氨？其實(shí)，人類和人工智能在學(xué)習(xí)的過程中滩援，都會(huì)采取“監(jiān)督式學(xué)習(xí)”和“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”兩種模式。
監(jiān)督式學(xué)習(xí)塔嬉，必須有老師的示范作為模板玩徊。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)呢租悄，不需要老師。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)重復(fù)對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行搜索恩袱，然后反饋結(jié)果的方式泣棋，使計(jì)算機(jī)在重復(fù)反饋的結(jié)果中，不斷強(qiáng)化“評(píng)估”能力畔塔，從而得到正確答案潭辈。因此，強(qiáng)化學(xué)習(xí)澈吨，重點(diǎn)是在于反饋過程把敢，一直在重復(fù)進(jìn)行。
有了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)以后谅辣，機(jī)器可以拋開所有模板修赞，自行思考，自行決策桑阶。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展柏副，在不久的將來(lái)，機(jī)器可以自己編寫程序蚣录，自己創(chuàng)造自己割择，自己改造自己，這是不是顯得更厲害了呢萎河？當(dāng)然荔泳，這也讓很多人感到擔(dān)憂，生怕再這樣下去公壤，機(jī)器會(huì)超越人類换可，到時(shí)候可能會(huì)發(fā)生人、機(jī)大戰(zhàn)厦幅？有沒有可能呢沾鳄？
或許仿吞，人工智能冲泥，終將超越人類，但還有很長(zhǎng)的路要走忿晕，因?yàn)槿斯ぶ悄懿坏扔谌祟愔腔坌萜瑱C(jī)器擁有智能吞歼，但要想擁有和人類同等的智慧，現(xiàn)在還不敢想象塔猾。
不過篙骡，我們確實(shí)該想想，在未來(lái)，該如何與機(jī)器相處……
