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《硅谷財經圈》科技錢緣:人工智能和深度學習

视频介绍:
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《硅谷財經圈》科技錢緣:人工智能和深度學習
丁維平 王川

 
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以下文章作者: 王川, 獨立投資人. 

2016 年一月底,人工智能的研究領域,發生了兩件大事.
 
先是一月二十四號,MIT 的教授,人工智能研究的先驅者,Marvin Minsky 去世,享年89歲.
三天之後,谷歌在自然雜誌上正式公開發表論文,宣布其以深度學習技術為基礎的電腦程序 AlphaGo, 在2015年十月,連續五局擊敗歐洲冠軍,職業二段樊輝. 
 
這是第一次機器擊敗職業圍棋選手. 距離97年IBM電腦擊敗國際象棋世界冠軍,一晃近二十年了.
 
極具諷刺意義的是, Minsky 教授,一直不看好深度學習的概念. 他曾在1969年出版了 Perceptron (感知器) 一書,指出了神經網絡技術 (就是深度學習的前身)的局限性. 這本書直接導致了神經網絡研究的將近二十年的長期低潮.
 
神經網絡研究的歷史,是怎樣的?
人工智能研究的方向之一, 是以所謂 "專家系統" 為代表的, 用大量 "如果-就" (If - Then) 規則定義的, 自上而下的思路.
 
人工神經網絡 ( Artifical Neural Network),標誌著另外一種,自下而上的思路.
 
神經網絡沒有一個嚴格的正式定義. 它的基本特點, 是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞,處理信息的模式.
 
深度學習有多深? 學了究竟有幾分?
一個計算模型,要劃分為神經網絡,通常需要大量彼此連接的節點 (也稱 '神經元'),並且具備兩個特性:
 
每個神經元, 通過某種特定的輸出函數 (也叫激勵函數 activation function),計算處理來自其它相鄰神經元的加權輸入值.
 
神經元之間的信息傳遞的強度,用所謂加權值來定義,算法會不斷自我學習,調整這個加權值.
 
在此基礎上,神經網絡的計算模型, 依靠大量的數據來訓練, 還需要:
 
成本函數  (cost function)
用來定量評估根據特定輸入值, 計算出來的輸出結果,離正確值有多遠,結果有多靠譜.
 
學習的算法 ( learning algorithm )
這是根據成本函數的結果, 自學, 糾錯, 最快地找到神經元之間最優化的加權值.
 
用小明,小紅和隔壁老王們都可以聽懂的語言來解釋, 神經網絡算法的核心就是
 
        計算, 連接, 評估, 糾錯, 瘋狂培訓
 
隨著神經網絡研究的不斷變遷,其計算特點 ,和傳統的生物神經元的連接模型漸漸脫鉤.
 
但是它保留的精髓是: 非線性,分布式, 並行計算, 自適應, 自組織.
神經網絡作為一個計算模型的理論,1943年最初由科學家 Warren McCulloch 和Walter Pitts 提出.
 
康內爾大學教授 Frank Rosenblatt 1957年提出的"感知器" (Perceptron),是第一個用算法來精確定義神經網絡, 第一個具有自組織自學習能力的數學模型,是日後許多新的神經網絡模型的始祖.
Rosenblatt 樂觀地預測,感知器最終可以 "學習,做決定,翻譯語言". 感知器的技術,六十年代一度走紅,美國海軍曾出資支持這個技術的研究, 期望它 "以後可以自己走, 說話, 看, 讀, 自我復制, 甚至擁有自我意識".
 
Rosenblatt 和 Minsky 實際上是間隔一級的高中校友.但是六十年代, 兩個人在感知器的問題上,展開了長時間的激辯. Rosenblatt 認為感應器將無所不能, Minsky 則認為它應用有限.
 
1969 年, Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版了新書: "感知器: 計算幾何簡介".  書中論證了感知器模型的兩個關鍵問題:
 
第一, 單層的神經網絡無法解決不可線性分割的問題, 典型例子如異或門, XOR Circuit ( 通俗地說, 異或門就是: 兩個輸入如果是異性戀,輸出為一. 兩個輸入如果是同性戀,輸出為零 )
 
第二, 更致命的問題是,當時的電腦完全沒有能力完成神經網絡模型所需要的超大的計算量.
 
此後的十幾年,以神經網絡為基礎的人工智能研究進入低潮,相關項目長期無法得到政府經費支持,這段時間被稱為業界的核冬天. 
 
Rosenblatt 自己則沒有見證日後神經網絡研究的復興. 1971年他43歲生日時,不幸在海上開船時因為事故而喪生.
 
(未完待續) 
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