人工智能的又一個(gè)微小進(jìn)步

人工智能時(shí)代是信息化時(shí)代的延續(xù)和新生，今天在這個(gè)領(lǐng)域的每個(gè)微小的進(jìn)步都會(huì)累積起來(lái)，直到再為我們推開(kāi)一扇偉大時(shí)代的大門(mén)。

人類(lèi)在出生時(shí)近1000億個(gè)大腦神經(jīng)元就已經(jīng)產(chǎn)生和分化好，并且處在它們?cè)摯嬖诘奈恢?，等著建?a href="http://www.www27dydycom.cn/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/" target="_blank">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這時(shí)候的神經(jīng)元還沒(méi)有多少觸突，相互之間也沒(méi)有多少鏈接，新生兒的神經(jīng)觸突數(shù)不到成年人的三分之一。在嬰幼兒的成長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中，神經(jīng)元迅速伸出觸突，彼此建立起非常復(fù)雜的鏈接，相連的神經(jīng)元可以傳遞電和化學(xué)信號(hào)，接近三歲的時(shí)候，觸突的數(shù)量達(dá)到頂峰，此時(shí)的數(shù)量是成人的二倍，這段時(shí)間也正是人類(lèi)學(xué)習(xí)和認(rèn)知最快的時(shí)期，我們基本的生存技能，比如語(yǔ)言、圖像識(shí)別和分類(lèi)、運(yùn)動(dòng)都要在這個(gè)時(shí)候建立起來(lái)。此后的時(shí)間里，大腦不斷優(yōu)化和修剪神經(jīng)元的鏈接，讓信息的處理更加高效。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立過(guò)程中，鏈接的建立是隨機(jī)的，但是修剪不是隨機(jī)的，大腦不斷根據(jù)外界信息和反饋來(lái)完成。最終形成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜且能高效處理數(shù)據(jù)，即便是相同環(huán)境里成長(zhǎng)起來(lái)的同卵雙胞胎也會(huì)有完全不同的兩個(gè)大腦。

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模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)建立的神經(jīng)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，基本原理就是一層一層處理和過(guò)濾信息，每一層的基本運(yùn)算都很簡(jiǎn)單，無(wú)非是用加法和乘法來(lái)完成矩陣運(yùn)算，但是運(yùn)算中的各種參數(shù)因子是個(gè)未知數(shù)，只能讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)自己學(xué)習(xí)，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程和孩子學(xué)習(xí)識(shí)圖是一樣的，大量各種形態(tài)的圖像數(shù)據(jù)輸入，對(duì)最終輸出做出糾正，一旦發(fā)現(xiàn)輸出錯(cuò)誤就回退嘗試新的參數(shù)設(shè)定，直到找到復(fù)合要求的輸出。所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只關(guān)注于問(wèn)題「可解」，并不強(qiáng)調(diào)「最優(yōu)解」，每次解決和處理問(wèn)題，都可以進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，讓網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)輸入。

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一直到2016年，GoogleDeepmind團(tuán)隊(duì)的AlphaGo戰(zhàn)勝了職業(yè)九段李世石，才在世界范圍內(nèi)掀起了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注。這是一場(chǎng)徹底的勝利，AlphaGo的研發(fā)者并不懂圍棋，打開(kāi)AlphaGo程序也沒(méi)人讀得懂里面天書(shū)一樣的各種參數(shù)，AlphaGo完全是靠自己學(xué)習(xí)圍棋來(lái)達(dá)到了戰(zhàn)勝人類(lèi)的能力。最初的AlphaGo以CPU+GPU為運(yùn)算單元，隨著運(yùn)算量的增加，GPU畢竟不是專(zhuān)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算而設(shè)計(jì)，Google為了提升效率而自行設(shè)計(jì)了計(jì)算單元TPU。TPU是專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow而定制的，改用TPU的AlphaGo提升更快，僅靠單機(jī)4個(gè)TPU就在隨后的比賽里碾壓了所有人類(lèi)頂級(jí)棋手。