近年来，跟着大年夜范围深度神经收集的应用，AI范畴的进展日新月异。当然，今朝基于机械进修的视觉体系还远远没有完美无缺——但即使是人也不是无所不克不及的嘛。

AI范畴第二类的重要进步是集中在认知和问题解决偏向。机械已经打败了最优良的(仁攀类)扑克玩家和围棋选手——固然本来专家们猜测至少还要再过十年。谷歌的DeepMind团队应用了机械进修体系来进步数据中间的冷却效力晋升了15%。像Paypal如许重视收集安然的公司也正在用AI来检测恶意软件。由IBM技巧支撑的体系使得新加坡一家保险公司的索赔过程进入了主动化。数十家公司正在应用机械进修来赞助进行金融交易决定计划，并且越来越多的信贷决定是在AI赞助下做出的。亚马逊采取机械进修来竽暌古化库存，并晋升给客户的产品推荐。Infinite Analytics公司开辟了一个机械进修体系来猜测用户是否会点击某个特定的告白，为一家全球花费包装产品公司的在线告白地位进行了优化。另一个开辟的体系赞助巴西的一家在线零售商改进客户的搜刮和发明过程。第一个体系将告白的ROI晋升了三倍，而第二个体系使得年收入增长了1.25亿美元。

机械进修体系不仅在很多应用中代替了旧有的算法，并且在很多曾经被仁攀类做得最好的义务上也占尽先机。尽管这些体系并不完美，但它们的缺点率已经表示比仁攀类更好了。语音辨认，即使在嘈杂的情况中，如今也几乎等同于仁攀类的表示。这为改变人们的工作和经济带来了巨大年夜的新可能性。一旦基于AI的体系在给定的义务中跨越仁攀类的表示，它们就更有可能敏捷传播。例如，Aptonomy和Sanbot，这两家分别是无人机和机械人的制造商，他们正在应用改进的视觉体系来主动化大年夜部分保安人员的工作。软件公司Affectiva应用它们来辨认诸如快活、惊奇和核心小组的末路怒等情感。Enlitic是几家应用AI来辨认医疗影像，进而赞助诊断癌症的深度进修的始创公司之一。

这些结不雅都令人印象深刻，然则基于AI的体系的实用性仍然相当狭小。例如，既然AI在拥稀有百万图片的ImageNet数据库上表示出色，也并不总能在实际情况中取得同样的成功。因为在实际世界里，光线前提、角度、图像分辨率和背景可能会异常不合。更重要的是，如不雅仁攀类完成了一项义务，我们会很天然地假设此人在相干义务中具有必定的才能。然则，机械进修体系是被练习来完成特定的义务，是以平日他们的常识不会泛化。我们离那些能在不合范畴展示通用智力的机械还异常遥远。

懂得机械进修

要懂得机械进修，最重要的一点是它代表了一种大年夜根本上与以往不合的创建软件的办法：机械大年夜示例中进修，而不是明白地为特定的结不雅编程。这是一个重大年夜冲破。在以前50年的大年夜部分时光里，信息技巧的进步和它的应用都集中在编辑现有的常识和法度榜样，并将它们嵌入到机械中。实际上，术语“coding”表示将常识大年夜开辟人员的脑筋中转移到机械可以或许懂得和履行的情势的艰苦过程。这种办法有一个根本的问题：我们所有的常识都是隐性的，这意味着我们无法完全解释它。我们几乎弗成能写出能让另一小我学会骑自行车或认出同伙脸的指令。

换句话说，我们知道的比我们能讲出来的器械要多。这个事实异常重要，它被称为：Polanyi悖论。Polanyi悖论不仅限制了我们能告诉别人的器械，并且对我们付与机械智能的才能是一个根本性的限制。很长一段时光，这限制了机械在经济中可以或许有效发患咀用的晃荡。

机械进修正在克服这些限制。在第二个机械时代的第二次海潮中，由仁攀类制造的机械正在大年夜例子中进修，并应用构造化的反馈来解决他们本身的问题，如Polanyi经典的辨认人脸的问题。

机械进修的不合风格

人工智能和机械进修有很多种方法，但近年来的大年夜多半成功都是在一个类别：监督进修体系。在这里，机械被赐与了很多精确谜底的例子。这个过程几乎老是涉及大年夜一组输入X，到一组输出Y的映射。例如，输入可能是各类动物的图片，精确的输出可能是这些动物的标签：狗，猫，马。输入也可所以声音灌音的波形，输出可所以文字：“是的”，“不”，“你好”，“再会”。

成功的体系平日应用一组数据的练习集，有成千上万甚至上百万个例子，每一个都被贴上精确的谜底。然后，可以放任体系去看新的示例。如不雅练习进行得很好，体系将会以很高的精确度来猜测谜底。

推动这种成功的算法依附于一种叫做深度进修的办法，这种办法应用神经收集。深度进修算法比早期的机械进修算法有很大年夜的优势：它们可以更好地应用更大年夜的数据集。跟着练习数据中的示例数量的增长，旧体系将会获得改进，但这只是在必定程度上，在此之后，额外的数据不会带来更好的猜测。根据AI巨擘之一的Andrew Ng，深度神经收集似乎并没有达到如许的程度：更多的数据会带来更好的猜测。一些异常大年夜的体系经由过程应用3600万个例子或更多。当然，处理异常大年夜的数据集须要越来越多的处理才能，这是异常大年夜的体系经常在超等计算机或专门的计算机架构上运行的原因之一。

不论你是在何种场景下拥有很多关于行动的数据测验测验图猜测结不雅，都有可能用到监督进修体系。亚马逊负责花费者营业的Jeff Wilke说，监督进修体系根本上代替了用于向客户供给个性化推荐的基于记忆的过滤算法。在其他情况下，建立库存水平和优化供给链的经典算法已经被基于机械进修的更高效和结实的体系所代替。摩根大年夜通推出了一套审查贸易贷款合同的体系，以前以贷款计36万小时的工作如今可以在几秒钟内完成。监督进修体系如今被用于诊断皮肤癌。这些只是一些例子。

给一个数据体谅上标签，用它来练习一个受监督的进修者是相当简单的；这就是为什么监督的机械进修体系比没有监督的体系更常见，至少如今是如许。无人监督的进修体系寻求自力进修。我们仁攀类是优良的没有监督的进修者：我们控制了我们对世界的大年夜部分常识(例如若何熟悉一棵树)，很少或没有标记的数据。然则要开辟一个成功的机械进修体系是异常艰苦的。

如不雅我们有朝一日建立了稳健的无人监督进修机械，将会打开一扇新世界的大年夜门。这些机械可以用新的方法来研究复杂的问题，以赞助我们在本身还没意识到之前，就发清楚明了个中的传播模式，比如疾病的传播，市场上的证券价格更改，顾客的购买行动等。为此，Facebook的人工智能研究主管、纽约大年夜学传授Yann LeCun将监督进修体系活泼的比作蛋糕上的糖霜，无监督进修则是蛋糕本身。

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