谷歌大脑负责人谈AI:科幻如何变成现实

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-11-28 13:43 我要评论(0)

11月26日消息,据《财富》网站报道,Google Brain团队的联合创始人杰夫?迪恩在接受《财富》杂志的采访时谈到,研究者在推动人工智能时面临着的挑战是如何把监督学习和非监督学习结合起来,他还解释了强化学习这一AI技术的概念、应用范畴以及一些有趣的具体研究实例,例如,强化学习在棋盘游戏、设置空调旋钮、读取街景图中的所有商业名称和标志、分析卫星图像和医疗成像中的应用。

当我们使用谷歌搜索引擎或用谷歌地图查询路线时,幕后实际上有个“大脑”正在运行,它负责提供相关的搜索结果,或确保谷歌地图的用户在驾驶时不会迷路。

不过,它不是人脑,而是Google Brain(谷歌大脑)研究团队。该团队已创立了1000多个深度学习项目,在过去数年中,这些项目让YouTube、翻译和Photos等许多谷歌产品的性能得到了大幅提升。利用深度学习技术,研究者可将大量数据输入到名为神经网络的软件系统中,这些神经网络能够比人类更快地识别出海量信息中的模式。

在接受《财富》杂志采访时,Google Brain的联合创始人兼领导人之一杰夫?迪恩(Jeff Dean)谈到了最前沿的AI研究、其中涉及的挑战以及AI在产品中的应用。

以下为访谈主要内容:

研究者在推动人工智能时面临着什么挑战?

人类学习大多源自无监督学习,人们只是观察着周围的世界,并理解着周边事物的表现。而机器学习十分活跃主动,但一些相关的问题还未彻底解决,因此还不属于监督学习的范畴。

无监督学习是指通过观察和感知学习,如果计算机可以自己观察和感知,那么能否有助于解决更复杂的问题?

人类视觉主要以无监督学习的方式得到训练。一个小孩在观察世界时偶尔会得到一个监督式信号,别人会说,“这是一只长颈鹿”或“这是一辆车”。而孩子的内心世界自然会对他获得的少量监督式数据做出响应。

我们需要对监督学习和非监督学习展开更多组合操作。但就目前大多数机器学习系统的工作状况来看,我们还未真正实现那个阶段。

能否解释一下强化学习(reinforcement learning)这种AI技术?

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