人工智能和卷积神经网络,卷积神经网络算法实现
人工智能的原理是什么
人工智能的原理,简单的形容就是:人工智能=数学计算。机器的智能程度,取决于“算法”。最初,人们发现用电路的开和关,可以表示1和0。
那么很多个电路组织在一起,不同的排列变化,就可以表示很多的事情,比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件(三极管),就形成了“输入(按开关按钮)——计算(电流通过线路)——输出(灯亮了)”这种模式。
想象家里的双控开关。为了实现更复杂的计算,最终变成了,“大规模集成电路”——芯片。电路逻辑层层嵌套,层层封装之后,我们改变电流状态的方法,就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行,它就怎么执行,整个流程都是被程序固定死的。所以,要让电脑执行某项任务,程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。就拿联控电梯举例:别小看这电梯,也挺“智能”呢。
考虑一下它需要做哪些判断:上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等,需要提前想好所有的可能性,否则就要出bug。某种程度上说,是程序员控制了这个世界。
可总是这样事必躬亲,程序员太累了,你看他们加班都熬红了眼睛。于是就想:能不能让电脑自己学习,遇到问题自己解决呢?而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候,IBM用专门设计的计算机,下赢了国际象棋冠军。
其实,它的办法很笨——暴力计算,术语叫“穷举”(实际上,为了节省算力,IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算,比如那些明显的蠢棋,并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化)。
计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚,然后对比人类的比赛棋谱,找出最优解。一句话:大力出奇迹!但是到了围棋这里,没法再这样穷举了。力量再大,终有极限。
围棋的可能性走法,远超宇宙中全部原子之和(已知),即使用目前最牛逼的超算,也要算几万年。在量子计算机成熟之前,电子计算机几无可能。
所以,程序员给阿尔法狗多加了一层算法:A、先计算:哪里需要计算,哪里需要忽略。B、然后,有针对性地计算。——本质上,还是计算。哪有什么“感知”!在A步,它该如何判断“哪里需要计算”呢?
这就是“人工智能”的核心问题了:“学习”的过程。仔细想一下,人类是怎样学习的?人类的所有认知,都来源于对观察到的现象进行总结,并根据总结的规律,预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物,名之为狗,你就会把以后见到的所有类似物体,归为狗类。不过,机器的学习方式,和人类有着质的不同:人通过观察少数特征,就能推及多数未知。
举一隅而反三隅。机器必须观察好多好多条狗,才能知道跑来的这条,是不是狗。这么笨的机器,能指望它来统治人类吗。它就是仗着算力蛮干而已!力气活。具体来讲,它“学习”的算法,术语叫“神经网络”(比较唬人)。
(特征提取器,总结对象的特征,然后把特征放进一个池子里整合,全连接神经网络输出最终结论)它需要两个前提条件:1、吃进大量的数据来试错,逐渐调整自己的准确度;2、神经网络层数越多,计算越准确(有极限),需要的算力也越大。
所以,神经网络这种方法,虽然多年前就有了(那时还叫做“感知机”)。但是受限于数据量和计算力,没有发展起来。神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了!
这再次告诉我们起一个好听的名字对于研(zhuang)究(bi)有多重要!现在,这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据,谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域:图像识别(安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断),用的是“卷积神经网络(CNN)”,主要提取空间维度的特征,来识别图像。
自然语言处理(人机对话、翻译),用的是”循环神经网络(RNN)“,主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的,单词出现的时间决定了语义。神经网络算法的设计水平,决定了它对现实的刻画能力。
顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层(层数过多容易出现过拟合问题)。当我们深入理解了计算的涵义:有明确的数学规律。那么,这个世界是是有量子(随机)特征的,就决定了计算机的理论局限性。
——事实上,计算机连真正的随机数都产生不了。——机器仍然是笨笨的。更多神佑深度的人工智能知识,想要了解,可以私信询问。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
人工智能 卷积神经网络 计算机视觉 求大佬指点
人工智能的核心:深度卷积神经网络&深度强化学习什么叫人工智能?迄今有许多定义文案狗。智能这个词已经变得很大众化随处可见,那什么是真正的人工智能?这个问题比较大,但还是可以说清楚。人工智能也就是人造的智能。
意识不是人造的,其中的自我意识可感知整体的自我,并与自我之外的环境清晰分隔,是“生命存在”的主要体感。
意识的物质基础仍然是生物神经元及其脉冲编码,是遍历整合大脑中各功能模块、皮层各通道之巨量神经回路集体投射的结果。
换句话说,现在复兴的人工智能更多仅限于最底层的,比如说视觉、听觉的目标分割(定位)与识别部分,而且还完全有别于生物智能,是一种“大数据智能”。
超人类水平的AlphaGo属于博弈类决策,但也只是模拟了人与动物的强化学习方法,并且依旧是建基于大数据深度学习之上的。其他更高级的“认知智能”和“创造性智能”,人类大脑是怎么做到的,有什么原理?
我们现在还知之甚少,就更别提模仿了。
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