新一代AI自組織機器學習介紹

長久以來“人機對戰(zhàn)”一直被公認為用于衡量人工智能進步程度的重要途徑之一。2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對于一個技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。

國際大的IT公司利用這個契機，為了牟取暴利，取得世界人工智能的發(fā)展主導權(quán)，極力宣傳“深度學習模型”，把“深度學習模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學習模型”的開源程序，以及大型GPU服務(wù)器。

在這種勢力的推動下，我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學習模型”的所以然，因此，受害匪淺。

其實，“深度學習模型”，存在著訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也只能得到局部最佳解。因此“深度學習模型”不可解決黑箱問題，因此不可用于工業(yè)控制等場所。再加上屬于大模型解決小任務(wù)，投入產(chǎn)出不對稱等等原因，最終被“深度學習模型”的發(fā)明者英國的Hinton教授宣告舊的“深度學習模型”的終結(jié)。

在此之后，開啟了新一代人工智能的時代。一個經(jīng)過20多年的聲音識別，圖像識別檢驗的，引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的自組織機器學習Self-Organization Learning（SOL），在2018年北京世界機器人大會的新一代人工智能創(chuàng)新專題論壇上正式發(fā)布。

自組織機器學習的原理是，首先立足于一個最大概率的尺度，可以產(chǎn)生最大概率的空間，在最大概率空間又可以生成新的最大概率尺度,依次迭代；最終可以獲得超越統(tǒng)計學公式化的最大概率的解，以及最大概率的空間范圍，并可以把目標函數(shù)的最大概率的分布信息獲得。這樣的三個結(jié)果，幾乎是我們遇到的所有目標函數(shù)都希望獲得的，例如在圖像識別上，希望得到最大概率的特征抽出，最大概率的圖像識別結(jié)果等等，因此可作為普遍應(yīng)用的機器學習模型。

自組織機器學習的特點還有，可以自律的朝著大概率的方向遷移，最終可以越過小概率的擾動的阻擋，最終在最大概率的區(qū)域上停止，因此自組織機器學習概念清楚，透明性強，可做到不管遇到什么狀況，都具有可分析性。

再有自組織機器學習還具有模仿人眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機能的特點，人眼在反復(fù)的看到一個物體時，其圖像是沒有任何變化的，但是通過光電識讀若干次得到的圖像差別很大，自組織機器學習的出現(xiàn)，使人們搞清了人眼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機理，人的眼神經(jīng)是在概率空間上觀察物體的，所獲的的信息是最大概率的信息，在最大概率空間中所得到的信息是一樣的，所以最大概率的尺度就是人眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閥值，所以采用自組織機器學習，可以獲得同人眼近似的圖像識別效果。

自組織機器學習是屬于小數(shù)據(jù)的無監(jiān)督機器學習，無須訓練也可以工作，5－10次以上的訓練就足可以滿足使用要求。不需要大數(shù)據(jù)的人工標注，降低了應(yīng)用成本。

自組織機器學習處理效率高，可以降低計算復(fù)雜度，根據(jù)應(yīng)用的規(guī)模，可以小到手機，或一個CPU，大到GPU大型服務(wù)器，都可以高效率的導入自組織機器學習。特別是自組織機器學習可以解決幾乎所有IT領(lǐng)域的問題，因此可以通過無窮多的自組織機器學習搭建出具有超出人們想象的功能的巨型人工智能系統(tǒng)。

早在2016年，通過自組織及其學習連接成具有三層節(jié)點的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生了。新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有感知層，神經(jīng)層以及腦皮層，與生物神經(jīng)結(jié)構(gòu)吻合。感知層與神經(jīng)層之間的節(jié)點之間連接著自組織機器學習，隨著處理對象的復(fù)雜性，多樣性等的應(yīng)用要求，感知層與神經(jīng)層的節(jié)點可以無限延伸，但是計算復(fù)雜度不變，不會因為系統(tǒng)的處理功能的提高而降低計算的效率，這是一般系統(tǒng)很難達到的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

由自組織機器學習應(yīng)用于自動駕駛應(yīng)用中，顯示出獨特的威力。針對目前自動駕駛控制的空前的復(fù)雜性，幾乎成為NP控制問題，是通過傳統(tǒng)控制方法無法解決自動駕駛系統(tǒng)的所有可能的控制。利用自組織機器學習搭建的人工智能系統(tǒng)，參與到自動駕駛的控制系統(tǒng)中，通過機器向人學習，機器的意識決定等可以使自動駕駛系統(tǒng)突破L3級，成為完全可以擺脫人的操作的新型自動駕駛系統(tǒng)。

自組織機器學習代表了新一代的人工智能，可以被廣泛應(yīng)用，并將使所有的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)生顛覆性的改變。自組織機器學習可以引發(fā)新的工業(yè)革命的產(chǎn)生，可以實現(xiàn)人們不可想像的應(yīng)用效果，可以大大加快機器代替人的社會發(fā)展步伐，可以讓奮戰(zhàn)在人工智能研究和應(yīng)用領(lǐng)域中的每一位專家、學者和工程技術(shù)人員在本次人工智能的高潮中都有建功立業(yè)的機會。

在過去的時光里，人工智能廣受行業(yè)關(guān)注，未來也會引起全球?qū)τ谌斯ぶ悄苄袠I(yè)的關(guān)注。