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让机器学习更上一层楼

时间: 2017-07-24阅读:


作者: DanielNewman

译者:独孤芳

概要:它有可能改变一切,从我们如何开车到彼此之间如何进行互动都会被改变,但还有许多道德范畴问题还有待确定。


机器学习已经改变了我们在现代商业环境中的工作方式和处理信息的方式。它让我们的工作更有效率——做出更明智的决策——比以往更好地定位客户群体。但是还有一种全新的学习——强化学习——能帮我们更多。


机器学习通过分析数据,可以让计算机不经编程就能进行学习。而强化学习是让计算机像人类一样从经验中学习。这很类似于Thorndike的知名实验,一只猫被困在一盒子里,直到它学会踏上杠杆才能逃脱。人工智能(AI)现在正在学习如何应用这种技巧越来越快地解决问题。随着我们研究AI在各种训练方式下的行为,AI技术似乎正在向人类转型发展,最近,包括Alphabet在内的AI领域技术巨头在强化学习上取得了巨大的飞跃性进步。它有可能改变一切,从我们如何开车到彼此之间如何进行互动都会被改变,但还有许多道德范畴问题还有待确定。以下是有关强化学习需要了解的内容。


它与众不同。按照我们的传统认知,机器学习大概是你所说的“监督学习”或编程。在这类学习中,开发人员创建一个经过组织或有标注的数据集,计算机学习将不同的形状、声音或单词与这些经过组织的数据集相关联。 这个过程是非常的耗时耗力。 然而,在强化学习中,学习的方式大不相同。计算机通过与周围的世界互动学习。它通过尝试了解到目标是什么,而不是直接被告知何为目标。实质上,它学习的是如何解决问题,而不是为了具体的解决方案。


为什么它重要。实质上,强化学习是教计算机思考,而不只是学习。它们用自己的判断力,根据周围世界的反馈来确定它们的行为,就像我们人类在我们实体环境中的行为一样。它可能改变几乎所有行业的游戏规则。在军事领域,AI战士可以成为常态;对于无人驾驶车辆而言,如果能够生产具有良好“判断力”的车辆,那么这些车辆可以很容易地在高速公路上驰骋。


它正在发展。你可能听说过谷歌公司的AlphaGo AI只需自我对弈,就能战胜围棋界的冠军。但Google公司的Deepmind部门并不是它成功的唯一支持者。今天,强化学习可以被用来执行如MRI扫描中识别癌症之类的任务,最终它就可以在所有领域发挥作用,从维护公共安全和公共交通,到保护我们的能源供应和其他自然资源。


然而它还不完美。虽然开发人员在强化学习方面取得了重大突破,但人类还有很多事情要做。到现在为止,强化学习已能处理具体的任务了。但是,为了创造私人助理机器人或医疗助理,我们需要开发出能学习“常识”的灵活人工智能,来管理各种各样的问题。现在,我们还没到这一步。


伦理是个问题。不要自欺欺人——自学机器人学习得比人又快又好,引进它们,可以会带来一系列的许多问题。从我们这方面看来,我们只能在人类知识的限度上对它们进行编程,而人类的知识总是有限的。如果我们忘记设置系统安全,我们在公共安全方面可能会造成严重的麻烦。另一方面,这些问题仍然存在:计算机以自己的自由意志进行思考和做出行为,特别是当他们比人类聪明时,我们是否真的想创造一个计算机世界?这绝对是我们在深入钻研强化学习世界之前,需要反思的一个问题。


现在,强化学习的潜力和希望如此巨大,似乎优势会大于风险的弊端。但没有谁可以告诉我们及它们能做些什么。


原文链接:http://www.huffingtonpost.com/entry/taking-machine-learning-to-the-next-level_us_596f5138e4b0376db8b65c72


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