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深度學(xué)習(xí)與人工智能密不可分 技術(shù)已深入生活

工程師鄧生 ? 來源:科普時報 ? 作者:杜林虎 ? 2020-11-11 11:15 ? 次閱讀
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經(jīng)常在網(wǎng)絡(luò)上看到人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、“深度學(xué)習(xí)”這些詞匯,但真正理解它們的人卻少之又少,多數(shù)人對這詞匯的含義及其背后的關(guān)系似懂非懂。

“深度學(xué)習(xí)”與人工智能密不可分,要講清楚什么是“深度學(xué)習(xí)”,就要先從人工智能說起。

自從 1956 年計(jì)算機(jī)科學(xué)家們在達(dá)特茅斯會議(Dartmouth Conferences)上確認(rèn)人工智能這個術(shù)語以來,人們就不乏對人工智能奇思妙想,如今雖然夢想的局面還沒有出現(xiàn),但是稍微弱一點(diǎn)的人工智能已經(jīng)大行其道了,比如圖像識別、語音識別、多語言翻譯等。

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種重要方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的概念來自早期的人工智能研究者。簡單來說,機(jī)器學(xué)習(xí)就是使用算法分析數(shù)據(jù),從中學(xué)習(xí)并自動歸納總結(jié)成模型,最后使用模型做出推斷或預(yù)測。與傳統(tǒng)的編程語言開發(fā)軟件不同,使用大量的數(shù)據(jù)送給機(jī)器學(xué)習(xí),這個過程叫做“訓(xùn)練”。

“深度學(xué)習(xí)”,是機(jī)器學(xué)習(xí)中近年來倍受重視的一種?!吧疃葘W(xué)習(xí)”根源于類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但今日“深度學(xué)習(xí)”的技術(shù)和它的前身已截然不同,目前最好的語音識別和影像辨識系統(tǒng),都是以“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)來完成的,像各手機(jī)廠商宣傳的AI拍照功能,以及此前紅遍大街小巷的阿爾法圍棋(AlphaGo,是第一個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機(jī)器人,由谷歌旗下公司開發(fā) )都是基于“深度學(xué)習(xí)”技術(shù),僅僅是應(yīng)用場景不同。值得注意的是,“深度學(xué)習(xí)”本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法,其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法,來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛,一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出(如殘差網(wǎng)絡(luò)),因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)方法。

最初的“深度學(xué)習(xí)”是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是一個全新的概念,可大致理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果,人們對神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實(shí)有不少想法早年間也曾有過,但由于當(dāng)時訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計(jì)算能力落后,因此最終的效果不盡如人意。

截至目前,“深度學(xué)習(xí)”在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果,所以各大研究機(jī)構(gòu)和公司都投入了大量的人力做相關(guān)的研究和開發(fā)。

其實(shí),在我們?nèi)粘I钪幸呀?jīng)有很多應(yīng)用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)的案例了。

在電商行業(yè),我們?yōu)g覽淘寶時,頁面中有很多都符合你的愛好并且最近有意向購買的商品,這種個性化推薦中就涉及到“深度學(xué)習(xí)”技術(shù);還有就是在購物界面能和你進(jìn)行對話,解決疑問的淘寶智能機(jī)器人,也涉及“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)。

在交通領(lǐng)域,通過“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)能監(jiān)測到車輛停車、逆行等行為,甚至精確識別車輛的車牌號、顏色、車型、車輛里的人物等來輔助交通執(zhí)法,甚至在發(fā)生交通事故和交通擁堵時進(jìn)行報警等。

在金融行業(yè),銀行通過“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)能對數(shù)以百萬的消費(fèi)者數(shù)據(jù)(如年齡、職業(yè)、婚姻狀況等)、金融借款和保險情況(是否有違約記錄、還款時間、車輛事故記錄等)進(jìn)行分析,進(jìn)而判斷出是否能進(jìn)行貸款服務(wù)。

在家居行業(yè),智能家居的應(yīng)用也用到了“深度學(xué)習(xí)”技術(shù),比如智能冰箱通過圖像識別等技術(shù),記錄食材種類和用戶日常飲食數(shù)據(jù),進(jìn)而分析用戶的飲食習(xí)慣,并根據(jù)多維度給出最全面的健康膳食建議。

還有教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等,“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)已經(jīng)滲透到多個行業(yè)和領(lǐng)域

責(zé)任編輯:PSY

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