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[導(dǎo)讀]   得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)生僻的科技術(shù)語如今已經(jīng)廣為流傳。它們經(jīng)?;Q使用,很多人也都用這些詞匯來描述各種智能家電和代替人類工作機(jī)器人。然

  得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)生僻的科技術(shù)語如今已經(jīng)廣為流傳。它們經(jīng)?;Q使用,很多人也都用這些詞匯來描述各種智能家電和代替人類工作機(jī)器人。然而,雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)高度相關(guān),但卻并不相同。

  人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,目的是開發(fā)一種擁有智能行為的機(jī)器,斯坦福大學(xué)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是:“在沒有明確編程指令的情況下讓計(jì)算機(jī)采取行動(dòng)的科學(xué)。”想要開發(fā)智能機(jī)器,就需要借助人工智能研究人員的幫助。但要讓其具備真正的智能,就需要聘請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)專家。

  谷歌和英偉達(dá)等大型科技公司目前都在努力開發(fā)這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。他們都在努力讓電腦學(xué)會(huì)人類的行為模式,以便推動(dòng)很多人眼中的下一場(chǎng)技術(shù)革命——讓機(jī)器像人類一樣“思考”。

  過去10年,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)為我們帶來了無人駕駛汽車、實(shí)用的語音識(shí)別、有效的網(wǎng)絡(luò)搜索,還大幅加深了我們對(duì)人類基因組的理解。但它究竟是如何工作的呢?

  舉個(gè)簡單的例子。如果你在使用谷歌搜索時(shí)拼錯(cuò)了單詞,就會(huì)看到一條提示:“你的意思是……嗎?”這就是谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成的結(jié)果。這套系統(tǒng)可以在你輸入特定關(guān)鍵詞后幾秒鐘內(nèi)判斷你的搜索意圖。

  

  藝術(shù)家筆下的微神經(jīng)計(jì)算機(jī)

  例如,假如想搜索“WIRED”,但卻不小心拼成了“Wored”,系統(tǒng)很可能就會(huì)發(fā)現(xiàn)你輸錯(cuò)了單詞,并在幾秒種后返回可能的正確結(jié)果:“WIRED”。谷歌的算法會(huì)在你發(fā)出搜索請(qǐng)求之后的幾秒鐘后識(shí)別出你的搜索意圖,并將這一信息牢記在心,以備用戶之后犯下類似的錯(cuò)誤時(shí)使用。如此這般,谷歌便“學(xué)會(huì)了”糾正你的錯(cuò)誤。

  雖然這是一個(gè)非常簡單的例子,但數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)者和研究人員正在使用更加復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)探索之前無法企及的領(lǐng)域。能夠吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的程序可以幫助人們研究人類基因組的工作方式,對(duì)消費(fèi)者行為習(xí)慣的理解也可以達(dá)到前所未有的高度,甚至據(jù)此開發(fā)購買推薦、圖像識(shí)別和欺詐預(yù)警等實(shí)用的系統(tǒng)。

  現(xiàn)在,你已經(jīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理念有所了解,那么它與人工智能的區(qū)別究竟在哪里呢?我們與英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)主管尼迪·查普爾(Nidhi Chappel)展開了對(duì)話,以便澄清這個(gè)問題。

  “人工智能的根本在于智能——如何為機(jī)器賦予智能。而機(jī)器學(xué)習(xí)則是部署支持人工智能的計(jì)算方法。我的想法是:人工智能是科學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器變得更加智能的算法。”

  “也就是說,機(jī)器學(xué)習(xí)成就了人工智能。”她補(bǔ)充道。

  查普爾接著解釋道,機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能增長最快的部分,因此我們最近才看到與之有關(guān)的許多討論。盡管在如今的計(jì)算總量中僅占很小比例,但它的確是增速最快的領(lǐng)域,正因如此,所有企業(yè)都在努力開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)。

  “舉個(gè)簡單的例子,當(dāng)你來到一個(gè)新地方,并在網(wǎng)上搜索‘最應(yīng)該做的事情’時(shí),你所看到的內(nèi)容順序都是由機(jī)器學(xué)習(xí)來排列的。它們的排列和評(píng)分方式都采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。”查普爾說。他還補(bǔ)充道,在排列熱門新聞時(shí)也會(huì)采用相同的方法。

  

  “人工智能已經(jīng)廣泛滲透到我們的生活之中,只不過我們還沒有意識(shí)到它已經(jīng)應(yīng)用到很多領(lǐng)域。”她補(bǔ)充道,“你或許每天都會(huì)使用這種技術(shù)好幾十次,但卻渾然不覺。”

  但為了推動(dòng)人工智能的進(jìn)步,機(jī)器學(xué)習(xí)必須在性能上實(shí)現(xiàn)巨大的飛躍,這在傳統(tǒng)高性能計(jì)算領(lǐng)域很難實(shí)現(xiàn),因?yàn)樵谶@些領(lǐng)域,問題已經(jīng)明確,優(yōu)化工作也已經(jīng)開展了多年。

  機(jī)器學(xué)習(xí)算法仍有改進(jìn)空間,這也是很多大型科技公司爭(zhēng)相將其作為核心戰(zhàn)略的原因。這些公司都在不遺余力地提升機(jī)器的智能,希望能夠推動(dòng)科技進(jìn)步,并實(shí)現(xiàn)下一階段的創(chuàng)新,包括完全自動(dòng)且100%安全的無人駕駛汽車。

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