关于机器学习与人类学习不同点的思考
关于机器学习与人类学习不同点的思考
- 当前人工智能现状
- 人类是如何识别新事物
- 人类的学习,不应该仅仅是计算;但是计算机最大且唯一的能力就是计算
- 怎样提高机器的学习效率
当前人工智能现状
现在的人工你智能跟大数据密切相关的。为什么需要大量的数据,因为有一个叫“深度学习”的神级网络模型,它需要大量的输入(训练)、提取特征因子、大概率逼近和输出。理论上来说,输入越多,识别的概率就会越高。可能中间会进行一些人工标识,这样会提高训练的效率。
但是这样海量数据的训练会存在很多问题,首先是数据无限大,并且“组合爆炸”;其次,给出的数据会有一定的局限性,致使训练的结果在实际应用中差强人意。
人类是如何识别新事物
我对各种模型和数据公式,非常头痛,能不能有其他的方法去模拟人类的智能呢?这个问题一直纠缠着我。
我觉得,人类识别新事物很多并不是靠大量的计算。我一直细心地观察我孩子的认知变化。目前她上小学3年级,开始学习数学的一些基本运算。我发现她学习数学时,逻辑抽象还不行,简单就是举一反三。对于应用题,观察不仔细,经常理解错题目的意思。其次,容易健忘,需要不断地提醒。但是对于英语,她的记性很好,经常带着她读过一篇文章后,她基本就可以自己读了,并且有些生单词,她有时也能顺利读出来,虽然她没有学过完整的音标。
并且,小孩的学习效率相比机器的学习,要高很多,他们之间学习的机制肯定是不一样的。
人类的学习,不应该仅仅是计算;但是计算机最大且唯一的能力就是计算
因为计算机的能力只有计算,所以我们就开发各种算法,让机器具有“智能计算”,但是这能够达到人类具有的智力水平吗?我很怀疑。
当我们碰到陌生的单词时,会格外注意,要查询一下它的意思,理解大概意思后,再碰到相同的单词时,我们会尝试根据之前的记忆进行理解、类推、比较。如果还不能理解,再次查询相关资料,进行理解,如此往复。当对这个单词非常熟悉后,读到这个单词,脑海中就会有清晰的认知,并且连成一句理解,也非常快。
而目前的计算机也是模拟这样的思路,但是我觉得在抽象、类推、比较等方面还是差很多,这就造成其学习效率低下的主要原因。
怎样提高机器的学习效率
我目前也没有确切的答案:)虽然机器现在通过概率进行类推和比较,可以达到一定的学习能力。但是这是单向被动的,人类的学习其实是双向互动的。当老师在课堂上讲授学问时,老师会根据学生的表现提出问题,同时学生在有问题时,会主动向老师提问。这种一问一答的形式,是机器不具备的。
我觉得标志机器能够自主学习的阶段,应该是它能够自主提出问题,并进行自主研究并和人类探讨,这才是超级人工智能的开始。
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