您正在使用较旧版本的浏览器。为了获得最佳 MSN 中文网体验,请使用受支持的版本

AI 基础 | 机器人的“脑子”都在学习了,你的脑子里还只想着下班

Microsoft 徽标 Microsoft 2022/4/29 微软(亚洲)互联网工程院 · AI智汇学院
© 东方IC

学界已普遍认同这样的观点:人是万物之灵长,人与动物的区别在于人拥有自主的思想和意识,人类拥有极高的智慧与能力,可以充分认识世界。

研究发现,人类是通过关联学习来认识世间万物的。

当今世界,科技的巨大进步已催生出许多智能技术和产品,以及很多出人意料的拟人化功能。大脑和学习能力不是人类专属吗?机器又没有大脑、五官,它是如何学习、认知这个世界的?

如果作为万物灵长的你,此刻的脑子里还只想着下班,那就仔细看看下文吧,或许能为你无聊单调的工作注入一丝丝活力。

今天微软智汇学院和你一起揭秘机器的“脑子”是如何进行学习的。

(获取更多来自微软智汇学院的AI 领域干货,请戳这里~

1. 万物灵长是如何学习的?

在了解机器是怎么学习之前,我们先来回顾一下人类的学习过程。

设想一下,当我们听到“苹果”这个词时,我们会想到什么呢?是不是会想到那种又红又圆、酸甜可口的水果?

接下来,我们还会想到什么呢?我们可能会联想到,苹果是一种水果,香蕉、橘子、樱桃和草莓也都是水果。

设想一下:我们正在一家超市里,想买一些苹果,但一时又找不到,这时我们看到了香蕉,我们马上就会知道苹果应该就在附近。

了联想到其它水果之外,我们还可能会从苹果联想到苹果派,因为它是一种用苹果做馅料的点心。

2. 关联学习是什么?

提到某个我们所熟悉的概念时,在我们的脑海里通常会出现一个对应的具体事物(苹果)。但我们的思维并不是到此为止,因为这个事物并不是孤立的,它会和其它事物产生关联。

通过关联来学习,这是人类认识事物的方式。在人类的头脑中,有一个非常复杂的知识图谱,这个图谱的每一个节点都是一个能映射某种具体事务的概念,人类通过不断拓展知识图谱来学习这个世界。

3. 机器又是怎么学习的?

机器可能像人类那样去把概念具象化成某种事物,它能做的是:把所有的概念都转换成数值,把这些概念之间的关系转化成运算,通过这些数值的运算来展现这个世界上的万事万物及其关联

不过,机器学习中最常用的数值和平时我们所说的数字不太一样。平时我们说的数字都是标量(Scalar),而机器学习中使用的数值是一般向量(矢量,Vector)。此外,还会用到矩阵(Matrix)或张量(Tensor)。

机器可以把现实事物转换成标量/向量/矩阵/张量,再对它们进行运算,得出结果,并用这个结果来指导我们解决问题。

如前所述,如今人工智能主流的支持技术是机器学习和深度学习,它们共同的核心原理也就是如此的。

机器学习和深度学习具有三个共同要素:数据(Data)、算法(Algorithm)和模型(Model)。计算机运行实现了算法的程序对数据进行运算,通过运算结果得到模型。

然后利用得出的模型来预测新的结果。这就是机器学习模型的用途,也是机器学习应用所要达到的目的。

机器学习的整个流程又分为训练、测试、预测三个要素,由于内容过于专业(wu liao),此处便不再赘述了。

想想一插电就元气满满的AI,,万物灵长们害怕了吗?有压力了吗?知道该加油了吗?

而人工智能可否与人脑智能一决高下?未来人工智能会不会在现实中替代人类?

这些问题将在我们下一篇 《AI 入行那些事儿》系列文章中得到深刻探讨。

敬请期待……

--END--

更多来自微软智汇学院的精彩内容:

AI 入行那些事 | 两分钟了解人工智能的 “三生三世”

AI 入行那些事儿 | 这么近?那么远?一文拉近你与AI的距离

AI前沿 | 计算机如何正确识别人脸?

© 微软智汇学院


image beaconimage beaconimage beacon