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導讀：無監(jiān)督學習才是 AI 的未來，目前的 AI 技術太過于稚嫩！
無監(jiān)督學習是一大難題，F(xiàn)acebook 的 AI 大牛 Yann LeCun 一直在追尋它。他承諾帶領研究人員進入下一代人工智能，機器將擁有更高的智能，可以感知世界，并采取相應的行動，我們稱之為常識。
今天，LeCun 在 O'Reilly 舉辦的人工智能會議上跟人群交談時，對深度學習表示了祝賀。該技術促使 Facebook 創(chuàng)造了 DeepMask + SharpMask，它是一款使用人工智能來識別圖像中對象的開源軟件。
LeCun 說：
“每天，F(xiàn)caebook 都會從用戶那里陸陸續(xù)續(xù)的收到大約 50 億張照片。在兩秒鐘內(nèi)，這些圖像會通過兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。一個檢測到對象，另一個識別人臉，所以你可以標記他們?！?/p>
這令人嘆為觀止，但機器能夠完美運行之前，需要在訓練階段學習大量的背景知識。培訓數(shù)據(jù)必須一點一點的“喂”給機器，而其中大多數(shù)都是監(jiān)督學習。
你需要大量的信息，每個樣本都需要輸入 10 到 10000 比特的信息到機器中，這樣它才能感知數(shù)據(jù)，并作出粗略的預測。但真正的 AI 過程應該是，機器可以根據(jù)觀測到的東西，預測輸入中的任何部分，例如，它能夠基于行動序列和已經(jīng)看到的幀，預測視頻中未來的幀。
這種類型的學習是無監(jiān)督的，在數(shù)以百萬比特的樣本中，相比于監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習對于每個樣本都需要至少 100 倍以上的計算能力 。
目前的 AI 能夠認知世界，但在推理和規(guī)劃方面有缺陷。要建立一個真正意義上有常識的智能機器，它就必須要能夠感知世界，計劃，推理，并作出準確的預測，這樣它才可以根據(jù)記憶中的所有知識開始行動。
LeCun 決定找到可用于視覺識別的無監(jiān)督學習算法。不僅是為了 Facebook 的利益，它還將幫助研究人員建立更多的智能機器，或更深入地了解人類智力和學習的基本機制。
到時，AI 只能執(zhí)行特定的任務，而通用 AI 將被牢牢的鎖定在科幻小說中。
Via：THE REGISTER
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