聊聊深度学习

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前段时间谷歌的阿尔法狗着实火了一把,在围棋这个智慧游戏上似乎现在的计算机已经可以吊打人类了。的确,计算机在半个多世纪前被发明出来的时候谁会预料到其发展到现在的状态呢?计算机的性能都发展到了不受摩尔定律的约束,海量的数据对深度学习来说有了实际意义。

首先看看平常听到的几个概念:深度学习,神经网络,机器学习,人工智能…其实深度学习等价于神经网络,它们之间有如下关系。

deep-learing

简单来说,阿尔法狗就像一只”吃不饱”的狗,通过枚举数量庞大的围棋棋局让他逐渐变得聪明,从海量的棋局中寻找到规律,最终打败人类。这也是目前阿尔法狗相对于人最大的不同,它是通过学习已知的棋局去推导未知的状态,而人的思维方式是不一样的,人具有创造性的思维模式。比如说一个3岁的小孩看到了一只猫(当然是大人们告诉他的,这是一只猫)再过几天又有一只颜色体型不一样的猫,小孩子还是知道那就是一只猫,不是一只狗。但是阿尔法狗还不行,虽然我们可以给它大量的数据让他去学习猫的特征:4条腿,2只尖尖的耳朵。。。当给它具有同样特征的狗,它可能还会认为这是一只猫。

这就是目前深度学习或者人工智能的现状,机器能够通过大数据的学习能够实现举三返一但不能举一反三。

像围棋这样棋类游戏,其实是一种基于完全信息下的博弈游戏。比如围棋有361个交叉点,2*10^170 种局面数量,这些信息通过计算机其实是可以枚举的。但是还有一种基于不完全信息博弈的游戏,博弈双方都是一抹黑,都不知道对方是个什么情况,比如说:星际争霸、红警这类即时战略游戏,双方阵地都被战争迷雾笼罩,双方都不知道对方什么个情况,这个时候各种的策略就重要了,怎么发展最快?怎么才能抵挡住对方的进攻?对方会以什么兵力什么地方攻击过来?…等等一系列问题。如果阿尔法狗能够学习到这种基于不完全信息的博弈下如何给出一个最优解那真的是一大突破。

听说阿尔法狗下一个目标就是星际争霸了,拭目以待吧。

强烈推荐吴军老师的那本【数学之美】,在里面比较生动讲述了计算机如何进行自然语言的处理,以及数据挖掘、机器学习等领域。

未完待续》。。。

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