7
本文作者: 溫曉樺 | 2016-03-23 18:23 |
1955年,斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰·麥卡錫(John McCarthy)在達(dá)特矛斯會(huì)議上第一次提出了“人工智能”這個(gè)概念。
AlphaGo之后,這幾天都被人工智能刷屏刷得眼花繚亂了吧?最要緊的是,刷完了人工智能的了解還是像個(gè)毛線(xiàn)球?某某專(zhuān)家鼻祖發(fā)明的某某技術(shù)奠定了機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別……的基礎(chǔ),他們都是誰(shuí)?都做了什么?所謂萬(wàn)變不離其宗,通常來(lái)說(shuō)技術(shù)、知識(shí)體系都由一代宗師開(kāi)始而代代相傳,并且推陳出新。人工智能作為一個(gè)誕生了六十年的研究領(lǐng)域,也有其“宗”可溯。
較早進(jìn)行人工智能研究的麻省理工學(xué)院(MIT)人工智能實(shí)驗(yàn)室、斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室等。事實(shí)上,正規(guī)教育體系的學(xué)科分類(lèi)中,人工智能下分計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個(gè)二級(jí)學(xué)科,領(lǐng)域中諸多種技術(shù)彼此都相互關(guān)聯(lián)。
從特征描述符到深度學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)走過(guò)蓬勃發(fā)展的二十年。近兩年來(lái),尤其是最近Facebook、微軟、Google在人工智能領(lǐng)域取得的成績(jī),我們都知道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神奇之處。與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像和語(yǔ)音識(shí)別方面能夠給出更優(yōu)的結(jié)果。那么,在此之前,物體識(shí)別技術(shù)是什么樣子?計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)步,離不開(kāi)他們的工作:
計(jì)算機(jī)視覺(jué)大牛族譜
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的鼻祖要數(shù)偉大的David Marr,他從計(jì)算機(jī)科學(xué)的觀(guān)點(diǎn)出發(fā),熔數(shù)學(xué)、心理物理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)于一爐,首創(chuàng)人的視覺(jué)計(jì)算理論,從而使視覺(jué)研究的面貌為之一新。他的同事,將其理論傳承了下來(lái)?,F(xiàn)在,計(jì)算機(jī)視覺(jué),計(jì)算機(jī)圖形圖像與機(jī)器學(xué)習(xí)趨于融合,極大技術(shù)相互聯(lián)系,密不可分。而當(dāng)下最流行的機(jī)器學(xué)習(xí),它又是怎樣誕生出千奇百怪的機(jī)器人或人工智能程序的呢?
一般來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的代表人物有Geoffrey Hinton、?Yann Lecun、Tom Mitchell等。他們?nèi)缃耠m然任職于不同的機(jī)構(gòu)組織,然而也秉承著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膸煶嘘P(guān)系(包括Phd和Post-doc,co-supervise關(guān)系),如圖:
最初,機(jī)器學(xué)習(xí)分為聯(lián)結(jié)主義和符號(hào)主義兩大學(xué)派,后來(lái)華盛頓大學(xué)教授Pedro Domingos在去年的ACM Webminar上提出了機(jī)器學(xué)習(xí)五大流派及其代表人物的劃分:符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義、進(jìn)化主義、行為主義還有貝葉斯派。
代表人物:
符號(hào)主義是一種基于邏輯推理的智能模擬方法,又稱(chēng)為邏輯主義,其算法起源于邏輯學(xué)和哲學(xué),通過(guò)對(duì)符號(hào)的演繹和逆演繹來(lái)進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)。舉個(gè)例子:根據(jù) 2+2=? 來(lái)預(yù)測(cè) 2+?=4中的未知項(xiàng)。
早期的人工智能研究者絕大多數(shù)屬于此類(lèi)。該學(xué)派認(rèn)為:人類(lèi)認(rèn)知和思維的基本單元是符號(hào),而認(rèn)知過(guò)程就是在符號(hào)表示上的一種運(yùn)算。它認(rèn)為人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),因此我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的智能行為,即用計(jì)算機(jī)的符號(hào)操作來(lái)模擬人的認(rèn)知過(guò)程。
總的來(lái)說(shuō),可以把符號(hào)主義的思想簡(jiǎn)單的歸結(jié)為“認(rèn)知即計(jì)算”。
代表人物:
據(jù)維基百科介紹,聯(lián)結(jié)主義是統(tǒng)合了認(rèn)知心理學(xué)、人工智能和心理哲學(xué)領(lǐng)域的一種理論。聯(lián)結(jié)主義建立了心理或行為現(xiàn)象模型的顯現(xiàn)模型—單純?cè)幕ハ噙B結(jié)網(wǎng)絡(luò)。聯(lián)結(jié)主義有許多不同的形式,但最常見(jiàn)的形式利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
人造神經(jīng)元
聯(lián)結(jié)主義的中心原則是用簡(jiǎn)單單位的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)描述心理現(xiàn)象。聯(lián)結(jié)的形式和單位可以從模型到模型修改。例如,網(wǎng)絡(luò)的單位可以描述神經(jīng)元,聯(lián)結(jié)可以描述突觸。另一個(gè)模型網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)單位用一個(gè)詞表示,每個(gè)聯(lián)結(jié)用一個(gè)語(yǔ)義類(lèi)似的詞表示。
反向傳播算法演示
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是今天聯(lián)結(jié)主義模型的主導(dǎo)形式,如今流行的深度學(xué)習(xí)也是此學(xué)派的一個(gè)延伸。
Google那個(gè)識(shí)別出貓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
代表人物:
據(jù)Airbnb工程師朱赟介紹,進(jìn)化主義起源于生物進(jìn)化學(xué),該學(xué)派擅長(zhǎng)于使用遺傳算法和遺傳編程。例如佛蒙特大學(xué)的Josh Bongard研發(fā)的基于生物進(jìn)化理論的“海星機(jī)器人”,它能夠通過(guò)內(nèi)部模擬來(lái)“感知”身體各個(gè)部分,并進(jìn)行連續(xù)建模。因此,即使沒(méi)有外部編程,它也可以自己學(xué)會(huì)走路。
遺傳算法
遺傳編程
海星機(jī)器人
代表人物
貝葉斯決策就是在不完全情報(bào)下,對(duì)部分未知的狀態(tài)用主觀(guān)概率估計(jì),然后用貝葉斯公式對(duì)發(fā)生概率進(jìn)行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。其基本思想是:已知類(lèi)條件概率密度參數(shù)表達(dá)式和先驗(yàn)概率,利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換成后驗(yàn)概率,根據(jù)后驗(yàn)概率大小進(jìn)行決策分類(lèi)?;诟怕式y(tǒng)計(jì)的貝葉斯算法最常見(jiàn)的應(yīng)用就是反垃圾郵件功能。
概率推理
代表人物:
劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Felix Hill認(rèn)為,近來(lái)人工智能系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)上取得的進(jìn)展可以概括為行為主義和認(rèn)知主義。所謂行為主義,顧名思義,關(guān)注行為表現(xiàn)而忽略大腦和神經(jīng)的作用;認(rèn)知主義則著眼于構(gòu)成行為的心理過(guò)程。
Pedro Domingos最后表示,五大流派雖然各有所長(zhǎng),但是,目前我們真正需要的是一個(gè)能夠統(tǒng)一解決所有這些問(wèn)題的算法。
以上圖片來(lái)源:slideshare.net
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。