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如此火热的人工智能,有何背景?与人脑机制又有何关系?

2019-07-10 15:39:48   来源:课工场郑州翔天信鸽

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近年来,人工智能被炒的越来越火,甚至幼儿园有一本书籍是专门介绍人工智能的,它好像和长生不老、星际漫游一样,成为人类最美好的梦想。

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虽然计算机技术在不断的发展,但到目前为止,仍没有一台电脑可以产生“自我”意识。在我们的帮助和使用下,电脑可以变得非常强大,但是离开了人类和大量现成数据,它甚至都不能分辨具体的事物。
从2006年开始,机器学习领域就取得了突破性的进展,使用技术手段不仅依赖云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖算法。借助Deep Learning算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”的方法。
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人工智能背景
机器学习是专门研究计算机怎样才能模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,使之不断改善自身性能的学科。机器学习虽然已经发展了几十年,但仍然存在很多问题,比如语音识别、图像识别等。
目前通过机器学习来解决这些问题的方法主要是这样的:
从开始通过传感器获取数据,然后经过预处理、特征提取、特征选择,再到推理、预测或识别。最后就是机器学习的部分,绝大部分的工作都在这方面进行研究。
良好的特征表达对最终算法的准确性起到了非常关键的作用,系统主要的计算和测试工作都消耗在这部分。目前主要依靠手工选取特征,是非常费力又需要专业知识的方法。
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人脑视觉原理
美国一位生物学家发现了一种被称为“方向选择性细胞”的神经元细胞。当瞳孔发现了眼前物体的边缘,而且这个边缘指向某个方向时,这种神经元细胞就会活跃。
这个现象也激发了人们对神经系统的进一步思考,神经——中枢——大脑的工作过程可能是一个不断迭代和抽象的过程,这也促进了计算机人工智能技术的突破性进展。
人类视觉系统的信息处理是分级的,从低级的V1区提取边缘特征,再到V2区的形状或者目标的部分,再到更高层,整个目标和目标的行为等。
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高层特征就是底层特征的组合,从底层到高层的特征表示会越来越抽象,也更能表现语义或者意图,抽象层面越高,存在的可能性猜测就会减少,也更利于分类。


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