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    文摘报 2016年04月05日 星期二

    机器人是如何深度学习的

    《 文摘报 》( 2016年04月05日   07 版)

      一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?“微软小冰”或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”在看到一张图片后,可以基于情感给出人性化回复,且秒回速度缩短到250毫秒。

      不仅是“微软小冰”和围棋高手“阿尔法狗”,从互联网搜索到语言翻译,乃至识别患有自闭症风险的基因……凡是需要从大量数据中预测未知信息的领域,都是深度学习可以一展拳脚的地方。

        万张图片中发现重复的猫

      2011年,谷歌一家实验室的研究人员将1000万张静态图片“喂”给谷歌大脑,目标是从中寻找重复出现的图案。3天后,谷歌大脑自行从这些图片中发现了“猫”。这个谷歌大脑是一个由1000台电脑组成的采用深度学习技术的大型神经网络模型。这件事,被认为机器人深度学习复兴的里程碑。

      所谓深度学习,就是用多层神经元构成的神经网络,以达到机器学习的功能。这些多层的电脑网络像人类大脑一样,可以收集信息,并基于收集到的信息产生相应的行为。

      传统的机器学习方法一般只能挖掘简单的线性关系,如1+1等于2。然而,大千世界并不是这种简单关系所能描述的。人类大脑皮质不是直接对视网膜传递过来的数据进行特征提取处理,而是让接收到的刺激信号通过一个复杂的网络模型进行筛选。这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量,并保留了有用信息。深度学习技术是模仿人类大脑神经网络运作的技术。

        深度学习带来的改变

      现在,智能机器人深度学习技术在语音识别、计算机视觉、语言翻译等领域,均战胜传统的机器学习方法,甚至在人脸验证、图像分类上还超过人类的识别能力。

      我们的相机可以像眼睛一样看到这个世界,却不能像大脑一样看懂这个世界,深度学习恰恰补上了这个短板。有了深度学习,百度识图可以准确识别照片中的物体类别,并对照片进行自动归类或搜索。有了深度学习,我们可以刷脸付款;特制机器可以检测一定空间内所有人员、车辆的行踪,并对可疑和危险事件及时报警。

      同时,深度学习技术在语音识别方面,可能改变目前仍以键盘为主的人机交互模式。

      深度学习还和增强学习相结合,正深刻改变着机器人领域。所谓增强学习,指的是机器人通过与环境交互中得到的奖赏和惩罚,自主学习更优的策略。前段时间,约战韩国围棋手李世石的“阿尔法狗”就是增强学习的产物,它能根据对弈的输赢情况,摸索出更好的下棋策略。    

        什么让深度学习实现超越

      创造一个强大的神经网络需更多处理层。而由于硬件限制,人类之前仅能制造2至3个神经层。那么,是什么让深度学习实现超越呢?

      高性能计算能力的提升是一大助力。这些年GPU(图形处理器)、超级计算机和云计算的迅猛发展,让深度学习脱颖而出。2011年谷歌大脑用了1000台机器、16000个CPU处理的深度学习模型大概有10亿个神经元。而现在,我们已经可以在几个GPU上完成同样的计算了。

      “深度学习还得到大数据的助力,就像火箭有了燃料。”清华大学自动化系博士潘争介绍,深度学习技术建立在大量实例基础上,而且,“喂”的数据越多,它就越聪明。

      不过,目前深度学习技术仍然无法代替“坐在监控室的人”。比如,如果你和朋友在饭店用餐后抢着结账,智能摄像头尚难以判断是在打架还是在谦让。可见,逻辑判断和情感选择,是“阿尔法狗”们深度学习也尚难逾越的障碍。

      (《解放日报》3.28 夏斌)

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