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李永乐:比人工智能更可怕的是……
最后更新: 2023-08-12 10:19:562. 数学原理
说了这么多历史和人物,计算机到底是如何实现智能的?我们来说一下数学原理,那就是损失函数和梯度下降,这个问题稍微有一点复杂,但是只要具有初中以上的文化程度,就一定能够听明白,因为它只涉及一次函数的知识。
我们可以先举一个例子,比如房价与房子的面积之间的关系,我们大致知道,房子的面积越大,房价就越贵。但当我将这些数据标记在这张图上时,会发现它们并不在同一条直线上。那么,我们应该如何解释房价与面积的关系呢?
我们设想用一条线,让这条线最接近这些点,让这些点和线的距离之平方和最小,这样,这条线就是最完美的,这种现象称为,利用最小二乘法找到一个拟合。换句话说,我们需要找到一个误差函数,即预测值与实际值的差别到底有多大。如果预测值和实际值的差别最小,我们就说这个预测是最完美的。如果不完美怎么办?那就调呗,调整这根线的位置。
这根线由几个参数决定呢?许多小朋友知道,一个是斜率,一个是截距,就涉及这两个参数。因此,我们只需调整斜率和截距,观察什么时候这条线与这些点之间的距离平方和最小,这时,就称为误差函数最小。
如何确定损失函数的最小值呢?我们有一种数学方法,稍微有些复杂,大致意思是,假如误差较大,我们可以设法在某个特定的点上进行调整,直到找到最完美的值。
说起来这并不是一个复杂的问题,但我们知道,现实生活中,一个房子的价值并非由面积决定,除了面积之外,我们还需要考虑许多因素,将许多参数放入这个方程中。在数学领域,预测值可能由许多参数构成,它们并非直线或二维,可能是高维空间。尽管如此,我们仍可在高维空间中寻找到误差值最小的点,也就找到了预测值。
这正是人工智能的基本原理。我们需要找到一个预测,你给我一些输入,我获得一个输出,当预测值最小,它就是最准确的。
就像刚才我用小天才智能手表拍摄小狗时,它不停地去寻找拍摄对象是什么东西时能得到误差函数最小,结果发现,在威尔士柯基犬这个类目下,误差最小,从而判定它是一只威尔士柯基犬。这个过程其实就是人工智能的训练的过程。
3. 神经网络原理
接下来,我们来讨论神经网络的原理。
神经网络这个词我们都听过,大家是否经常看到这张图?
有没有同学知道它的含义?左侧表示输入的数据,中间表示一些神经元计算,最后有一个输出结果。例如,如果我们输入大量数据点,最后,它告诉我们是一只威尔士柯基犬,从左到右,每个圆圈我们将其命名为神经元。
那为什么叫神经元,不叫计算机元?这是因为神经网络就是模拟人的大脑而产生的。这是一个人脑的神经图,可能高中同学们应该学过神经元细胞。左侧有一个树突,将上一级神经元的信息收集起来,然后经过轴突,再通过突触传递到下一层。因此,神经元具有输入、运算和输出这样一个结构。人们觉得这很有趣,神经元居然可以接收信号,通过计算,再传递给下一层神经元。
在1943年,美国有两位神经科学家,一位叫皮茨,另一位叫麦卡洛克。他们分析了人类的神经结构,认为人类的脑神经元是一个多输入、单输出的系统,而且输出只有两种,0和1,如果输出为1,则向下游传递,信息如果输出为0,则不向下游传递。
比如一只蚊子轻轻落在我的皮肤上,可能我皮肤上的神经元受到了刺激,但它们觉得刺激太小,所以拒绝向下游传递。下游可能不知道,但是如果有一个铅球砸到我的胳膊上,这个时候所有神经元都会猛烈地向下游传递,我就知道这件事了。
因此,神经细胞是否向下传递并不一定,取决于它的运算结果。
因此,他制作了一个人工神经元模型(MP模型)。神经元有许多输入,经过计算后得出一个结果,根据结果的大小决定是否向下游传递信息。如果我决定要向下游传递信息,那么Oi输出为1,在计算机上称为高电平,在人脑上,称为传递神经递质。这个过程中需要经过Sigmoid方程,这是为了引入非线性,我们暂时不考虑。总之,通过计算将上游输入转化为一个结果,决定是否下一步输出。
我们刚才讨论过房子问题,需要寻找一个最优解。在寻找最优解时,需要调节很多参数,例如调节直线斜率和截距,这就是不断训练模型的过程,这个过程就像我们小时候,跟爸妈出去,你问“这是什么”,妈妈说“这是摩托车”,下次你看到自行车,说“这是摩托车”,妈妈说“不对,这是自行车”,你就区分了摩托车和自行车。这个过程就是不断调节你的内部参数的过程。这是神经元的原理。
通过这样的操作,我们可以让计算机理解图像。例如,大家可以看到左边这张图,实际上是一个英文字母X,大部分同学都能看出来。但计算机不懂X,也不懂你想跟他说什么,它只能看到黑和白这两种状态,黑是1,白是0,于是计算机把这个图形转化成一个数字矩阵。问题是,变成数字矩阵后,计算机如何知道它是一个X?
我们不能告诉计算机,记住了,这就是X。如果你只告诉计算机这一点,那么图形稍微旋转一下就不是X了吗?图形扩大一下就不是X了吗?所以我们不能告诉计算机,只要记住这就是X,其他的都不是,这样做就不叫人工智能。人工智能就是在告诉它一些事情后,进入新的领域也能识别,怎么做到呢?这就是人脑和计算机非常不同的地方。
我现在展示一张电影截图,大家知道这是来自《黑客帝国》。黑客帝国描述了整个世界都是数字世界。在我们看来的图像,在计算机看来都是一大堆数据点,但问题是,这些数据点进入计算机后,计算机如何知道它们具体是什么?其实很简单,靠神经网络。
简单神经网络可以分为三层,输入、隐藏和输出,深度神经网络有很多层。首先,你需要提供大量数据,例如一大堆的0、1,输入完成后,再调节参数,把输出再连到下一层的输入上。
比如,图上第一层是5个神经元,第二层是7个神经元,那么在这5个神经元和7个神经元之间共有35个连接,它们之间的连接都需要调整,所以每个连接都会有参数,一旦网络扩大,参数会非常多。
如果只判断一个图像是否是X,可能一层神经元就够了,但如果想判断更复杂的图像,比如一个人或一只狗,就需要使用多层神经元,那就是深度神经网络。然而,全连接的网络复杂度实际上太高,需要的计算量非常大,正因为计算量过大,传统意义上人工智能并没有太大发展。也有些人认为,人工智能是无法实现的。
这张图展示了人工智能的起落。
我们可以看一下,1956年达特茅斯会议提出了AI的概念,1959年提出了机器学习,第一次浪潮发生在大约1970年代,然后第一次陷入低谷,因为过去的算法存在一些问题。第二次浪潮是在美日两国立项AI的研究,后来又进入低谷,因为市场不大。最后一次浪潮是深蓝战胜世界冠军,自那之后,人工智能发展特别迅速。目前全世界所有科技公司基本都在搞人工智能,因为它的作用实在太大了。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 史岱君 
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