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qq被骗了钱怎么追回来:由深度神经网络想到的人生意义和哲理

2016-10-31 09:22 作者:admin 阅读:

由深度神经网络想到的人生意义和哲理

人无论你信不信,人工智能正在一步步的改造人类,关于人工智能与人类生活的关系也成了一个不可避免的问题。
 
几周前,我经历工作项目的调动,恰好给了我空余时间重拾那些很久没有碰过的感兴趣的话题?;餮笆俏倚巳ち斜碇械牡谝幌?。这是一个已经广泛渗入科技领域的话题,但我对其一无所知。仅几周的泛读,已经让我相信我们正加速朝向一个通用人工智能的时代。随着物联网(IOT)设备的快速普及产生了极大量数据,在这方面深度挖掘的进步将会保证这一未来越来越近。
 
但是基于这篇文章的论述范围,我将把话题限制在讨论以下假设:围绕在我们周围的所有事情构成一张深度神经网络,以及这一观点带来的形而上学的意义。
 
迁移学习
 
作为一个机器学习(ML)新手,我第一次接触到机器学习的经历是相当不可思议的。谷歌的新机器学习库(称为TensorFlow)让我有机会搭建一个深度神经网络(DNN)模型,它能在几个小时内通过从谷歌及我的MacBook Pro中抓取的图片来标记房子中不同房间的图像。我为这个全新的神奇力量感到惊喜,当夜兴奋到无法入睡。多读了一些这方面的资料后,我最初的兴奋渐渐平息下来,而一个关键词“迁移学习”这个有趣的概念留在了我的脑海里。如谷歌所说的那样——
 
“迁移学习是指利用在解决另一个问题时搭建的模型的技术。我们将会保留对已有模型的某些层,从而让优化后的新模型可以完全解决当下的新问题。从头搭建深度学习可能需要数天,但迁移学习可以在比较短的时间内实现。”
 
“深度学习”其名来源于深层神经网络(DNNs)这个算法和应用的学习。之所以“深”,是因为神经网络有很多层。每层神经网络(或一组神经网络)创建的输出,可以作为下一层的搭建基础。因此,在我上述列举的情形中,谷歌预先设置的图像模型已经搭建了可以识别如边界、角等图像元素的低级层次,以及可以识别形状的中级层次。我通过多次迭代训练而得到一个创造最高价值的输出层,因为只有它能最终识别和标记给定的图片。
 
我们的大脑好比深度神经网络 
 
以上有趣事情发生的几天后,我看了Ray Kurzweil在“加速的未来 (The Acceleration Future)”中很棒的演讲,演讲中他提到,人类大脑就像深度神经网络(DNN)模型的识别者,并且我们大脑的某些部分与蜥蜴的大脑是完全一样的。
 
结合“迁移学习”的概念,所提出的深度神经网络(DNN)的概念作为一个重要的架构,可以解释物种内一代一代的迁移学习,以及物种间的迁移学习。(我知道神经网络的架构显然是由研究大脑本身而启发得出的,但是这里的关键概念是“深度”)。
 
因此我们的大脑是一个(或一系列)深度神经网络,这个网络基于我们进化而来的前一个物种的学习模式搭建而成。我们应该记住,这种学习模式从基因上来看是从我们的祖父和其他祖先那转移过来的。除了关于对世界的了解和生存秘诀,这些模式可能也包含了我们在超过几百万年的试验中不断调整而形成的是非观(道德层面)。
 
甚至,在一个人的一生中,学习看上去也是一个深度学习网络的创造过程。在学习阶段,我们的大脑努力运作,创造可以持续输出预期结果(如:弹好吉他)的正确模式(通过引发不同种类的神经模式)。一旦深度学习网络模式被创建,在实际生活场景下运用训练过的模型(如:用吉他上弹奏新的歌曲)将是更快的。这也能解释为什么学习过程本身是很难的,但一旦习得,技能很容易被运用出来。
 
于是,我们可以将经历看做我们众多的神经网络在深度上的发展。
 
创造力也有可能是“迁移学习”的结果。一种极大的可能性是,创意工作者们利用在其他领域训练过的基础模型,同时保持他们的“深度神经网络”的最顶层。从另一方面来说,某一特别领域的专家已经将他们的深度神经网络(DNN)训练得更加深入,就为了在极端的细节上处理一个特殊问题。
 


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