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对于AI来说,让结果从“不准”
到“准”
,不是十分容易,与传统的“找bug”
“修bug”
流程全然不同。
目前,在对AI的争论当中,一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”
。
也就是说,人类不能解释它的工作原理。
人工智能的核心是“神经网络”
。
科学家们模仿人类神经系统,让机器进行学习。
“神经元”
们一层一层分布下来,每个单元都能接收外部数据,而后将结果传给下一单元。
还是用“猫”
来打比方,第一层可以将图片切割、降维,得到许多小图,第二层在每个维度利用色差寻找边缘,三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状,六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹,瞳色……最后顶层得出答案:这是猫、狗、兔子、其他。
在CNN(卷积神经网络)出现以前,机器学习都还处于初级阶段,需要人工提取特征、交给机器。
而CNN出现以后,它进入到“深度学习”
时代。
人类半监督,机器自己分析特征、独立学习。
给一万张猫的图片,说“这都是猫”
,它就懂了,再给一张它没见过的,问“是不是猫”
,它会说是。
人们给它正确答案的数据集,它们便能进行学习,“看”
的越多会的越多,不断优化自身能力。
因此,“人工智能”
定义十分清晰,区别是真·人工智能还是噱头,只需要看它有没有模仿人脑。
然而,对AI每一层都在提取什么特征,以及机器为何要做这些事情、为什么能得出结论,人类无法解释。
根据输出,有些提取简单易懂,比如勾勒边缘、模糊图片、突出重点、锐化图片……可是,在很多时候,人类完全get不到!
看着某层下来以后图片变成的样子,只能叫一声“什么鬼!”
有时人类只能提出几个特征,AI分出好几百层!
它给了人空前的可能,也给了人无尽的困惑。
就像人类无比摸清大脑的工作原理一样,他们同样无法摸清AI的工作原理——训练AI这种方式为何能行?不知道。
它是如何学的?信息存在哪里?为何下此判断?问老天爷。
它好像在玄幻境界。
码工时常觉得自己正在养蛊,贼刺激,给蛊虫喂个这个、喂个那个,一掀盖子,嚯,出来一个超厉害的东东!
有人说,让AI向人解释一个东西,相当于让人向狗解释一个东西,听着sosad。
人类历史充分表明,只有一个决策可以解释、分析,人才可以了解它的优点、缺陷,评估风险,知道它在多大程度能被信赖,明白该从哪些方面进行改善。
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