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人工智能进阶心得:在战斗中学习,在学习中战斗

简介: 12月20日的北京云栖大会上,由云栖社区主办的开发者技术进阶峰会再度开启。在此之前,我们整理了2017杭州云栖大会开发者技术进阶专场上的精彩分享内容。

摘要:12月20日的北京云栖大会上,由云栖社区主办的开发者技术进阶峰会再度开启(报名请戳这里,输入邀请码yqsqz3)。在此之前,我们整理了2017杭州云栖大会开发者技术进阶专场上的精彩分享内容,本文是新浪微博高级架构师谌贻荣的分享内容,他带来人工智能人才技术进阶的心得,他先确立了人工智能的发展思考维度层次,进而分析了想要进阶需要远见和明确自己的志向,重点对人工智能的未来进行畅想并提出知行合一的方法论。

以下是精彩视频内容整理:

层次

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在人工智能上我们进步空间到底有多大?在内容广度上,会有DNN、CNN卷积网络、RNN循环神经网络、GAN和RL等;在深度上可以分为两大阶段,一是认知上的了解-理解,一是行动上的应用、改造和创造。越向上的人会越少,比如应用层的从业者就会少一些。

认知层即了解概念、理解原理,应用即将所学及时的付诸于实践,改造即针对问题用自己的理解进行更好的改变,改造变多了累积起来就是一种创造。除此之外,前沿的时间维度也是必要的,深度学习技术在不断地进展,如果没有时间维度而以静止观点去看,很快就会落后,所以必须形成立体空间三维架构。

立志

从我个人来说,大学时期经常会写程序赚点外快,后来觉得许多程序是雷同的,我不禁问我自己,为什么要做这种相似的事情呢?我的成绩也不好,看东西也比别人慢,能否实现自动化呢?我平时也会写许多工具,那么,工具是否也是在浪费时间呢?有没有更快的办法呢?

所以,我联想到自动编程,与之最相近的领域就是自然语言处理,因此我开启了我的硕士求学路。

接触自然语言处理后,我发现人工智能需要做词典、做规则,这不是我追求的东西。于是,我又攻读博士,博士期间我想清楚了智能从何而来,智能是在交流当中产生的,随着技术的进步,技术要提高人的效率,技术要作为人的中介,它使用的层次、概率、比例、宏观和微观,机器占比越高,获得的数据越多,更易于我们优化。真正的智能不在于学界而在于业界,在于服务。

除了自我外,我们还需要有一定的远见。预测未来是很难的事情,但我们仍然要这样做,只有一开始向更高层去看,才能有更大的空间。

人工智能

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十年十倍,然后只是一个时代的开始。现在是人工智能的爆发期,那么,人工智能未来是什么样子呢?

我们不妨大胆畅想包括以下几个方面:

1.自动化变成自主化运行,机器可以自主决策一些事情。微博已经取得了一些进展,首先我们有一些脚本报警自动化的过程,其次我们在业务当中有一些自动投稿模型,几乎全部机器自主化投稿。

2.云计算+移动化变成云智能+端智能。阿里云就是典型的云端智能的体现,端上有很大的机会,终端介入世界,比如自动驾驶、眼镜和机器设备,还有机器人组成阵列军队或其它形体,端不是简单的单点端,是一个立体结构,可以是系统、生态甚至世界。

3.感知变成认知:

a)机器学习是从数据里面获得一些知识作预测和判断,一些规则体系也会在其中。微博客户端排序使用机器学习,但产品还是会有一些规则体系,如果不了解系统在各个环境下不同的大小不同的规则,说明机器学习做的不够细化。如果只从数据中学得知识是行不通的,规则体系和机器学习的融合才是完整的。

b)多模数据的融合。比如多媒体音频视频,数据库中行为、文本、图像的各种方面可以融合到一块,从感知提升到认知,随着端智能的提高,许多东西汇总到一起进行场景重建,认知就是汇聚感知,辅助决策。

4.迅速模糊的虚拟和现实边界。现在的技术正在模糊虚拟和现实的边界,比如 AR+VR+Simulation for Training or Design,我们仿造世界的样子,在其中训练智能,再将智能用在实际生活当中,还有3D打印+工业制造4.0+等逐步加快了虚拟到现实的速度。

5.普惠和垄断相伴而行。数据本身就有垄断的可能,越垄断服务质量越好,大智能即计算+算法+数据+人才+业务一体相伴而行。

知行合一

在战斗中学习,在学习中战斗。认识到某些东西就要拿来做事情,不能指导行动的认知没有意义,不能拓展认知的行动也是徒劳。

知行合一是要加快认知到行动的闭环速度,强调快速反馈,小步快跑,喷泉模型。在做机器学习时候,模型从简单到复杂,快速迭代;为了更快得到结果,数据量从少到多,比如调试一个核心的小代码。知行合一也需要狂热的计算能力需求。

我们的口号是:探索前沿,落地业务。我们需要牢牢的把握前沿,同时也要做好业务的延续。


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