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242着眼眼前(1 / 2)

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陆铭,“想象一下,你现在手里有一把枪,你对面有一个靶子,你需要去命中它。”

他扫了下边一眼,“ok,这个场景大家都能理解。那我们再简化一下,想象一下你是一个游戏角色,你可以在靶子平行的平面上下左右移动。”

“于是乎,你可以将这里的权重w看成,你自己在平面xy坐标上移动以便确定能正中目标。而偏置值则是考虑上空气阻力,你再进行相应的微调整。”

陆铭在白板上罗列了一系列的参数,“那最后的损失loss呢?简单,大家都能理解,离靶心越正中间,loss越低,就说明越成功。

所以其实具象去看,它就变成了一个射击游戏,你不断地给机器喂数据,让它学着怎么去命中靶心。一旦它学会了,那换了另一个靶子,它大概也能做到差不多的水平。

当然,再具体去说,数据很复杂,情况也多变。这里我们就不细致探讨。”

路舟也同样在台下,也就当学习一般听着,毕竟陆铭所讲也算有趣。

陆铭,“其实,你再反向去看这个射击的场景也会很有意思。如果是人去学习射击该是怎么样的过程?首先大脑传达信号,然后手指的肌肉产生反应,进行射击后我们通过眼睛去识别到底打中没有。

而机器呢,它没有这些东西,所以我们给它一个输入输出函数,输入到机器,它就出来反应,然后它再根据loss识别到底命中没有。

那都打不中怎么办,那就学到会为止。而事实上,这就是我们常说的人工智能,其实它就是用数学来模拟我们的生物特征。尽管实际应用中,它和统计更加相关。”

在和陆铭确定了接下来一些微讯的系统研究课题后,路舟也就驱车准备回公司。

临走之前,路舟却是在陆铭的讲解中突然就冒出了个脑洞来。

路舟对陆铭问道,“师兄,刚刚你说的射击场景还记得吧。”

陆铭点头,“嗯。怎么,有什么问题?”

路舟,“问题是没有。我就在想,你刚整个过程不是一个简化和比喻吗?”

“对,算是个比喻。”

路舟,“那么,复杂化的情况你觉得怎么样?”

陆铭听了一脸好奇,“嗯?”

路舟说道,“ai和正常编程处理数据的区别,一般我们也都说,是否需要显式编程。”

陆铭点头,“嗯。”

路舟摩挲着下巴,“那么我要是给一台机器装上移动的手臂,再接着给它装上摄像头和传感器。那么,这个射击的学习过程是否真的成立。

嗯。我是指一次编程定义,最后机器真的学习了射击这个动作。”

陆铭,“这个似乎有些不大不要,真的就是一个例子。”

路舟摇头,显然陆铭是没有理解他的意思。

“那这样,这个机器的身体我做得足够复杂。我也不进行显式编程来定义它的动作,而仅仅是在隐式的神经网络中定义好传感器的参数。

只要机器身体结构足够优秀,它是否有可能出现真正的学习,比如,从零开始蹒跚学步,学习奔跑跳跃,甚至投篮打羽毛球。”

陆铭这算是听懂了路舟的话,“理论上推动n训练确实可行,但现时命中率是个问题。如果你是选择相信hton的话。”

路舟也没有理会陆铭,却是继续说了下去,“不不师兄,我是在说真正的人。”

“单单身体也许你还很难理解,那如果是增加听觉传感,然后再给予它一个喇叭呢?”

陆铭乐得,他笑了笑,“所以你要让它学习语言?这也算是个很好的课题吧,尽管很困难。”

路舟依旧摇头,“不不。你回想一下,人从婴儿开始学走路学说话,再到成人形成世界观,这一整个过程!我的意思是创造一台机器去经历这个过程,并且尽量减少显式编程的干预。”

陆铭恍然大悟,“很有意思。也许这真的会成为一种新人类。”

路舟伸出手指示意稍等,他陷入了一阵深思之中。

“还是刚刚的场景,假设我已经创造出了这样两台机器。他们拥有一切和人类类似的身体结构,可以发声音,能够接收五感。

但我们仅仅定义隐式的神经网络给它们。而一开始它们也不会拥有任何关于这个世界的信息。”

路舟斟酌了一下语言,“ok。现在它们其中一台开机,接触了整个世界,感受到光线、温度甚至空气。

这会,刚好我的手机响了,发出了‘lg’的一声。很好,它接收了这个音符,图像识别出了这台手机。

第二台机器开机,开始如同刚刚那台一样,对,就和婴儿认知这个世界一样。但这时,如果第一台用发声器发出了‘lg’的一声,然后它抬起手指向手机。

一遍,两遍第二台机器终于‘明白’了意思,也发出了lg一声而后指着那台手机。”

陆铭听到这,脑子一下炸响。他想到了一个场景:

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