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作者:卢忆北
编辑:卢忆北
时间:2019-03-28 19:36
最近,Netflix推出了一部新剧《爱,死亡和机器人》。这部动画短片讲述了18个与机器人有关的故事。而这些机器人拥有一个共性,它们像人一样会思考。
这是一部科幻作品,它也是当下机器人深度学习的一个缩影。
图/《爱,死亡和机器人》剧照
3月27日,美国计算机学会(ACM)宣布,Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun共同获得2018年图灵奖,并将于2019年6月15日在旧金山举行颁奖典礼。
图灵奖:Turing Awards ,由美国计算机协会于1966年设立。设立初衷是纪念计算机科学先驱图灵,专门奖励对计算机事业做出重要贡献的个人。因评奖标准高、程序严,通常一年只奖励一名计算机科学家,该奖项被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。
图/从左往右依次为Bengio、 Hinton和 LeCun
值得一提的是,这三位获奖者的平均年龄为62岁。岁数最大的当属Hinton,他目前职位是谷歌副总裁和工程师。
对于这三位的成就,ACM官方表示,Bengio、Hinton 和 LeCun 是深度学习之父,他们为深度神经网络学习建立了概念基础,并为证明深度神经网络的实际应用优势,做出了贡献。
图/Geoffrey Hinton在演讲
ACM主席 Cherri M. Pancake 对三人的贡献,给予极高的评价:“人工智能是现在所有学科中,发展速度最快的领域之一,也是大众热议话题之一。而人工智能的发展,很大程度上,要归功于Bengio、Hinton 和 LeCun。他们奠定了基础的深度学习的最新进展。”
提及人工智能(AI),大多数人可能会觉得,太遥远了。事实上,我们口袋里装着的手机,就用到了 AI 技术。如,人脸识别解锁手机;Siri一类的智能语音助手;对照片进行美颜处理等等。
近年来,AI 在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人等应用领域,都取得了惊人突破。
图/VCG
简单地说,AI 是一种深度学习方法,它能帮助计算机自我学习,由此提高计算机对世界的理解。
早年间,计算机程序的运行,需要借助人的明确分布指令。如今,拜人工智能的“深度学习”所赐,计算机可以通过学习算法,来提取数据中的模式,让计算机“主动学习”。
据ACM介绍,图灵奖获得者中,年纪最大的 Hinton 在人脑构造的启发下,于1980年,提出人工智能的机器学习方法,即深度学习,其基石为“人工神经网络”。
神经网络的复杂性,可想而知。但在这三位深度学习之父的努力下,计算机逐步实现了自我学习。它分析数千个电话记录,就能识别口语。浏览数千张照片,就能识别图片中的人脸和物体。
“学会”深度学习,计算机便成了当之无愧的学霸。只要数据量够大,它就能掌握其中的规律。
图/图灵奖获得者之一LeCun
正如另一位图灵奖获得者,58岁的Lecun博士所言:
只有当你为计算机提供海量数据时,它们才能训练学习,并更好地工作,但现在拥有大体量数据的领域还很少。
不过,相信在未来,有大数据的加持,计算机一定能更好地深度学习。
如果说,深度神经系统是机器学习,如何模拟人脑。那么,还有一群人则是对机器进行专项训练,思考如何让它替人类“搬东西”。
在2018年图灵奖公布的前一天,也就是3月26日,谷歌悄悄重启了6年前的机器人项目。
这一项目被称作“机器人技术”,尽管机器人的形象并不像人,但科学家的野心是,让它们做人类的工作。
图/VCG
近日,外媒也披露了不少机器人的学习成果如,对箱子内的物品进行分类,或在充满障碍物的仓库中进行导航。还有厉害的机器人,能将手伸进一个装满乒乓球、木块、塑料香蕉等杂物的箱子内,用两根手指抓住香蕉,凭着手腕的力气,轻轻一挥,把它精准地扔进几英尺远的另一个箱子。
此处,我们必须给机器人掌声。因为,它做到了像人一样的思考能力:抬手臂,衡量物品种类,计算所需力度。
研究人员表示,机器人学习了14小时,终于学会了将物品扔到指定箱子,准确率为80%。
教会机器学习,而非让它们运行已知程序,似乎有点“授人以渔”的味道。
不过,人工智能还有很长的路要走。但就像谷歌人工智能副总裁 Jeff Dean 所说:“深度学习不仅改变了计算领域,并且正在改变科学和人类努力的每一个领域。”
来源:周到