李开复科普人工智能 AI是什么大揭秘(2)
科普深度学习
在这里,我要稍微深度讲一下深度学习。
深度学习是一种神经网络,与但与之前的相比,它的特点是使用了多层网络,能够学习抽象概念,同时融入自我学习,而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧,不见得是一个理论,但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。
简单的来说,如果我们有很多笑脸,然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去,最后你那儿希望让机器能识别这是姚明,那是马云,但是因为你这个深度学习的网络很深,要一次性学会这么多也会比较困难,所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧--自我学习。通过自我学习,机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念,然后做出理解,最终做出判断和决策。
比如它可以有好几层的nodes和connection,经过这些nodes和connection,它在每一个层次会感知到不同的抽象特征,且一层比一层更为高级。这些都是通过自我学习实现的,而不是人教的。经过自我学习,从一个脸输进去再从同样的一个脸输出来,它就从里面抽象的学习到了一个人的脸重要特征。
深度学习的分层无监督训练
经过这个学习之后,我再去做监督训练,看机器是否能够识别他们,如果不能,就在训练之后做微调。例如,如果我输入了马云的脸,出来的却是王宝强,那训练系统就会告诉你的网络说这个是错误的:这不是王宝强,这是马云。那接下来就是要进行微调,以便于下一次机器看到这个脸时,能识别出是马云的概率高一些,出来王宝强的概率低一些。
分层无监督训练
但是这么一调也不能调的太过火了,要不然就会有overtraining的问题,我们就对整个数学公式做一点微调,用大量的数据,不断重复的去教它,经过不断微调,那么它就很可能在多次之后降低识别错误。
其实这一整套理论在二三十年前就已经有了,我在做我博士论文的时候,很多我的同事就在做训练神经网络的工作。
深度学习在最初的时候训练速度特别特别慢,所以比较难进入工业级别或者是应用级别,比如,你的手机是做不来这个的,因为它的速度实在太慢了。但经过这么多年,我们的计算机变的越来越快,另外也有了更多取巧的训练和识别做法,深度学习的应用可能性也发生了变化,它能被应用的领域越来越宽。多年前,我过早的进入了这一领域,但是现在,人工智能大规模应用的时机已经到了。
凭什么这么说?一个很简单的评估标准就是,我们的深度学习或者是任何的机器学习,它是不是超越人类的能力表现,如果超越的话,可能很多应用就会产生。比如在机场,如果机器识别人脸的准确度超过人,那么我们那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错,而是说既然人不能比机器做的更好,那我不妨就用机器取代。
深度学习的应用领域
在过去的五年,深度学习的准确度从75%多提升到了97%左右,而人的表现准确率大概是95%。从95%到97%听起来只进步了2%,但实际上是把错误率降低了40%,这是很大的进步。如果这种进步持续,未来人工智能必然会超过人类的表现,同时也将可以进入一些可应用的领域。这就是今天我讲人工智能进入黄金时代的证据:在很多领域,也包括我们在face++做的人脸识别,包括了Apple、Google,科大讯飞的语音识别,它们的认知水平将在未来几年的时间内超过人类,而一旦超过人类,应用就会快速的增加。
深度学习的应用领域举例
深度学习首先可以应用于识别,包括人脸识别和语音识别等,这些可以用于安防,安检等。
人脸语音的数据来之不易,但是BI,商业的流程、互联网的数据却非常丰富。Google、百度很早就已经在搜索,在广告以及推荐系统里面充分使用了类机器学习技术,解决该推荐什么商品,一个商品怎么定价,在什么位置会卖的最多,应该把这样的产品卖给谁等问题。这一类的推销可以直接产生经济价值,而社交媒体营销,整个互联网广告,这每一个领域都是几十亿,几百亿甚至更大的市场。
将智能用于炒股其实也是一个不错的选择。在国内在国外,很多人都在做这方面创业的工作。利用智能,我可以随时来算一篮子股票和期货应该如何对冲,以寻求最大的利润。顶尖金融分析师也会做这个,但是他不可能把所有的股票的排列组合都考虑一遍,但是机器可以二十四小时不睡觉,每天都在算怎么能赚最多的钱。除此之外,deep learning深度学习的技术可以把各种的因素都融合进来,比如这个公司的高管有没有变动,今天出了什么新闻,行业里还有没有什么变动……甚至你可以对一个智能系统说如果明天巴西发生了地震,什么股票该被购买,甚至你可以说发生了地震不要问我,你直接去买它就可以了。
银行保险方面,比如说贷款该不该审批,则无论是银行的贷款,还是P2P的贷款,都可以通过机器来判断,而且数据未必要来自银行内部。
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李开复科普人工智能 AI是什么大揭秘
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