AI的下一個戰場:認知智能的突圍

智能家居 2020-02-03 10:3088未知admin

“深度學習的鑰匙丟在了黑暗角落?!睆堚撛菏坎恢挂淮翁岢鲞@個論點。深度學習方法易受欺騙、易受攻擊已經是研究者們達成的共識,追其根本原因,張鈸歸結為:大家只是在燈亮的方向對模型修修補補,沒有向人類深入學習。更為具體的是:沒有在數據驅動的基礎上引進知識,沒有改變深度學習網絡的模型與結構。

人工智能發展的三個階段進行剖析:1.計算智能;2.感知智能;3.認知智能。顯然,2019年是在第二階段渡過的,在2019年,我們進一步研究語音識別,計算機人臉的識別,以及想方設法讓計算機加強語言文字處理能力。但是,對于第三階段,讓人工智能真正的進行理解,進行思考,進行推理還尚未觸及到門檻。

“當前的人工智能很多的研究,并不在于理解,是一個非常表象的匹配?!鼻迦A大學黃民烈在AI Time 第十期學術論壇中提到,“當前的感知智能實際上是涉及機器的視覺、聽覺和觸覺感知的能力,主要是對深數據的處理,能做一些分類、檢測,然后基于這些再做初步的決策,特點是數據驅動,是一種典型的弱人工智能的范疇?!?/p>

這也就是說深度學習技術的確是推動了感知智能技術的快速發展,但是僅僅依靠深度學習技術是遠遠不夠的,深度學習是純粹基于數據的方法,屬于歸納的范疇,并不具有可解釋性。從感知智能走向認知智能,僅僅依靠深度學習是遠遠不夠的,還需要有更多突破。

所以,從感知智能走向認知智能必須把相關研究放在認知層面,即將研究方向聚焦于人的語言、認知和邏輯相關方面,打造具有歸納的能力,有推理的能力,有知識運用的能力的強人工智能。

認知智能的獲取,AI研究的瓶頸

感知智能和認知智能是人類的兩個不同的性質,無法對這兩個行為進行孰高孰低的評價。張鈸院士認為人類的智能實際上是三個內容,分別是感知智能、理性行為、人類的一些行為動作,這三個內容加起來才是認知智能。

在感知方面,最大的問題是無法從感性的認識提高到理性,也就是說目前深度學習幾乎達不到從感性上升到理性。然而推理在攻克人工智能項目難題時非常重要,例如交互視覺的相關研究中,如果場景中有鏡子,呈現的場景是虛像,當前的深度學習算法無法有效處理,這時候便需要推理。

在醫學影像中,如果如果兩根血管離的非常近,深度學習很容易把兩個并在一起,準確區分則需要進行推理。讓機器獲得推理能力,就要讓機器做一個“人類”,模仿人腦思考的方式,建立新的神經網絡結構,賦予其足夠的表達力。

正如阿里巴巴的楊紅霞在AI Time第10期中談到:“小朋友觀看一次狗的圖片,就能認識到狗這個物種,但是機器需要訓練成千上萬張圖片才不會犯錯誤;對于一只狗眼睛,人可能下意識的感知到這是一只狗的眼睛,機器可能會因為信息不充分判斷失敗”。

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