超深度學習介紹
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,為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)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。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201810/393293.htm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,思想被限制。
其實,“深度學習模型”,存在著訓(xùn)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,自然不可用于工業(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)展的超深度學習(Super Deep Learning SDL),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。
超深度學習(SDL)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。
超深度學習(SDL)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,超深度學習(SDL)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。
超深度學習(SDL)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,超深度學習(SDL)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,超深度學習(SDL),可以獲得同人眼近似的圖像識別效果。
超深度學習(SDL)是屬于小數(shù)據(jù)的無監(jiān)督機器學習,無須訓(xùn)練也可以工作,5-10次以上的訓(xùn)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。
超深度學習(SDL)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(dǎo)入超深度學習(SDL)。特別是超深度學習(SDL)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超深度學習(SDL)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,通過超深度學習(SDL)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)點之間連接著超深度學習(SDL),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)。
由超深度學習(SDL)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。利用超深度學習(SDL)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)。
超深度學習(SDL)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。超深度學習(SDL)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。
中國嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
新一代人工智能專業(yè)委員會
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