谷歌(Google)、優(yōu)步(Uber)等公司正在構(gòu)建能自我懷疑的人工智能系統(tǒng),人工智能將會(huì)通過接受不確定性來做出更好的決定。
深度學(xué)習(xí)作為人工智能中最強(qiáng)大的方法,正在獲得一種新的能力:一種不確定感。優(yōu)步(Uber)和谷歌(Google)的研究人員正在對(duì)這兩個(gè)最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行修改,使它們能夠處理概率問題。這將為最聰明的AI程序提供一種方法來衡量他們對(duì)預(yù)測或決策的信心——從根本上說,就是讓他們知道什么時(shí)候應(yīng)該懷疑自己。
深度學(xué)習(xí)涉及到向一個(gè)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供實(shí)例數(shù)據(jù),這在過去的幾年中取得了巨大的成功,通過深度學(xué)習(xí),機(jī)器幾乎能夠完美地進(jìn)行圖像識(shí)別或語音識(shí)別。但它仍需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算能力,而且它可能非常脆弱。
有點(diǎn)違反直覺地是,這種自我懷疑提供了一種解決辦法。在涉及自動(dòng)駕駛汽車和其他自動(dòng)機(jī)械的關(guān)鍵場景中,這種新方法可能是有用的?!澳阆M幸粋€(gè)系統(tǒng)能給你一個(gè)衡量其確定性的指標(biāo)。”谷歌公司正在研究這個(gè)問題的Dustin Tran說,“如果一輛自動(dòng)駕駛的汽車不知道它的不確定性程度,就可能會(huì)犯致命的錯(cuò)誤,而這可能導(dǎo)致災(zāi)難性的后果。”
這項(xiàng)工作反映了一種認(rèn)識(shí),即不確定性是人類推理和智力的一個(gè)關(guān)鍵方面。劍橋大學(xué)的教授、優(yōu)步的首席科學(xué)家Zoubin Ghahramani表示,將其添加到人工智能項(xiàng)目中,會(huì)讓它們變得更聰明,更不容易犯錯(cuò)。
隨著人工智能系統(tǒng)在越來越關(guān)鍵的場景中投入使用,這可能是至關(guān)重要的。Ghahramani表示“我們希望有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的深度學(xué)習(xí)框架,但要讓人們更容易表現(xiàn)不確定性?!眱?yōu)步發(fā)布了一種新的編程語言Pyro,這種語言將深度學(xué)習(xí)和概率編程結(jié)合??蒲腥藛T表示,Pyro給予了深度學(xué)習(xí)處理概率的能力,可以使它在幾個(gè)方面變得更聰明。例如,它可以幫助程序從幾個(gè)、而不是成千上萬個(gè)例子中,以合理程度的確定性來識(shí)別事物。提供一定程度的確定性,而不是肯定或否定的答案,也應(yīng)該有助于構(gòu)建復(fù)雜的系統(tǒng)。
盡管傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)只學(xué)習(xí)所輸入的數(shù)據(jù),但Pyro還可以用于構(gòu)建一個(gè)用知識(shí)預(yù)先編程的系統(tǒng)。這在機(jī)器學(xué)習(xí)目前可能出現(xiàn)的任何場景中都是有用的。
Edward是另一種包含不確定性的編程語言,它是哥倫比亞大學(xué)在美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃署(DARPA)的資助下開發(fā)的。Pyro和Edward雖都處于開發(fā)的初級(jí)階段,但不難理解為什么優(yōu)步和谷歌會(huì)對(duì)此感興趣。優(yōu)步在無數(shù)領(lǐng)域使用機(jī)器學(xué)習(xí),從駕駛路徑規(guī)劃到設(shè)置高峰定價(jià),當(dāng)然也包括自動(dòng)駕駛汽車。該公司在人工智能上投入巨資,聘請了許多從事創(chuàng)新研究的專家。谷歌最近已經(jīng)在人工智能和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上重建了它的整個(gè)業(yè)務(wù)。哥倫比亞大學(xué)科研人員表示,將深度學(xué)習(xí)和概率編程結(jié)合起來是一個(gè)很有前途的想法,還需要做更多的工作。
不過,Pyro和Edward在將人工智能相互競爭的兩大學(xué)派——一個(gè)側(cè)重于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),另一個(gè)則側(cè)重于概率——集合在一起方面也具有重要意義。近些年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派占據(jù)了主導(dǎo)地位,其他的思想幾乎被拋在了腦后。為了取得進(jìn)展,該領(lǐng)域可能需要采納這些其他想法。
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原文標(biāo)題:谷歌及其他公司正構(gòu)建能自我懷疑的人工智能系統(tǒng)
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