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快捷導(dǎo)航

AI到底是怎么誕生的?真相意想不到!

2025-1-14 09:09| 發(fā)布者: admin| 查看: 109| 評論: 0
摘要: 人工智能已經(jīng)滲入我們生活的方方面面。如今,我們所使用的絕大多數(shù)人工智能產(chǎn)品背后,都要離不開一項重要的技術(shù)——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但有意思的是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在誕生之初并不被看好,還經(jīng)受了二三十年的冷遇。今天我 ...

人工智能已經(jīng)滲入我們生活的方方面面。如今,我們所使用的絕大多數(shù)人工智能產(chǎn)品背后,都要離不開一項重要的技術(shù)——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但有意思的是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在誕生之初并不被看好,還經(jīng)受了二三十年的冷遇。今天我們就來聊一聊,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的故事。


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生與困境


在計算機剛剛誕生的時候,人們對其有著很多美好的憧憬,希望它們能代替人類思考,成為人類的“第二大腦”。


當(dāng)時有兩種主要的想法。


一種想法認(rèn)為,人類的推理,例如因果關(guān)系、三段論、歸納推理等等,都可以寫成對應(yīng)的數(shù)學(xué)符號形式。所以,只要讓計算機掌握這些符號推理背后的規(guī)律,就能模擬人類的思考。這種想法,是人工智能領(lǐng)域里的符號學(xué)派的代表,他們強調(diào)知識庫與邏輯推理。


而另一種想法則認(rèn)為,我們需要模擬人類大腦的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),進(jìn)而模擬人類思考。這是人工智能領(lǐng)域另一個重要學(xué)派的主要觀點,這一學(xué)派被稱作連接學(xué)派。


人類大腦,其實是由許許多多的神經(jīng)元細(xì)胞構(gòu)成的。每個神經(jīng)元進(jìn)行的操作都很簡單,例如接收信息、加工處理和輸出新的信息。模擬一個神經(jīng)元并不難,如此推論,在計算機中建立起許許多多的神經(jīng)元,讓它們形成一個類似大腦的網(wǎng)絡(luò),不就能模擬人類復(fù)雜的思考了嗎?



AI到底是怎么誕生的?真相意想不到!

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按照這個思路,1946 年,沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨兩位科學(xué)家提出了“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的概念。1956 年,第一個人工神經(jīng)元就此誕生。這個神經(jīng)元叫做感知器,能夠根據(jù)輸入的信息給出簡單判斷。


假如我們判斷一個蘋果的品質(zhì)好還是不好,會考慮幾個方面的因素:大小、顏色、香味、甜味。


把這幾個方面的評分輸入進(jìn)來,感知器就能夠根據(jù)評分給出判斷。當(dāng)然了,感知器能夠給不同的特征賦予不同的權(quán)重,比如大小沒那么重要,賦予 0.4 權(quán)重;顏色好看比較重要,賦予 0.6 權(quán)重,氣味和甜味都很重要,分別賦予 0.8、0.9 的權(quán)重。經(jīng)過計算,感知器就能迅速完成對蘋果好壞的判斷。


但這樣的感知器模型太簡單了,它只能做一些簡單的分類,當(dāng)時的人們并不覺得它能幫計算機實現(xiàn)什么思考,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遭遇了寒冬。


在這期間,人們嘗試著增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù)。比如在前面評價蘋果的例子里,可以增加幾個隱藏層,有的隱藏層更多地考慮外觀,提高大小顏色的權(quán)重,有的隱藏層著重考慮味道,對香味、甜味權(quán)重比較高。人們希望通過這種方式讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出更好的判斷。


但這依然沒有改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受冷落的命運,直到 20 世紀(jì)七八十年代,反向傳播算法出現(xiàn)了,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一下子突飛猛進(jìn)。


反向傳播算法的突破


什么是反向傳播算法?我們繼續(xù)以蘋果分類為例看一看。


假如把某個蘋果的幾項參數(shù)輸入進(jìn)去之后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的結(jié)果是“好蘋果”。但實際上,我們認(rèn)為這是“壞蘋果”。通過反饋,我們把正確結(jié)果告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自我反思,調(diào)整各項權(quán)重,直到輸出正確的結(jié)果。我們將“倒推并調(diào)整權(quán)重”的過程,稱為反向傳播。


有了反向傳播算法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就不斷自我調(diào)整優(yōu)化,得出更加可靠的結(jié)論。再配合先前增加隱藏層的步驟,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能處理非常復(fù)雜的問題了。


如此一來,造就了我們習(xí)以為常的各種便利。比如:手機 App 從我們歷史的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),尋找我們可能感興趣的視頻;自動駕駛根據(jù)大量的圖片訓(xùn)練,認(rèn)出哪里是道路,哪里是行人;語音助手通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別出人們說話的意圖。


技術(shù)的發(fā)展就是這樣出人意料,誰都沒有想到,一項被冷落了幾十年的技術(shù),竟然能夠起死回生,在生活中發(fā)揮出這么重要的作用。


在下一集,我們會說到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這項跨時代的創(chuàng)新,又會把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),帶向何種新的高度呢?


策劃制作

本文為科普中國-創(chuàng)作培育計劃作品

出品|中國科協(xié)科普部

監(jiān)制|中國科學(xué)技術(shù)出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司

作者丨北京云御紀(jì)文化傳播有限公司

審核丨秦曾昌 北京航空航天大學(xué) 自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院 副教授

策劃丨符思佳

責(zé)編丨符思佳


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