人工智能--认知放大器(上)

最近阅读了以下几本书,从中获取了一些启示,我将其中的一些话摘录出来,作为本文的创作灵感和主题:

  • 就像工业革命时期蒸汽机放大了物理能力一样,人工智能也会放大认知能力。——特伦斯·谢诺夫斯基《深度学习》

  • 智能是一种神奇的力量倍增器。——微软CEO萨提亚·纳德拉《刷新》

  • 相信自己的才能是一成不变的--也就是固定型的思维模式--会使你急于一遍遍地证明自己的能力。 而“人的才能可以发展”,成长型的思维模式,让人们在遭遇挑战时,依然可以茁壮成长。——斯坦福大学教授卡罗尔·德韦克《终身成长》

人工智能--认知放大器(上)_第1张图片

以目前的认知为基础,今天试着对机器学习的发展,尝试进行一个全景科普描绘,不可避免地会有很多不足和纰漏的地方,那为啥还要写呢?因为在践行《终身成长》的成长型思维(mindset),学习是一种可以不断提高自己的认知和能力的过程,激励我主动地学习、反思和总结,从而促进学习成长。(微信公众号:de2plearn)

一、人工智能、机器学习、神经网络、深度学习都是什么?

  • 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),是指通过计算机系统模拟人类智能行为的一门学科。

  • 机器学习(Machine Learning,简称ML),是人工智能的分支,专注于使用数据和算法,模仿人类学习的方式,逐步提高自身的准确性。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。

  • 神经网络(Neural Networks,简称NN),深度学习的基本组成部分,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,由神经元和层次组成,通过学习权重来对输入进行处理,从而实现对复杂模式的识别。

  • 深度学习(Deep Learning,简称DL),机器学习的分支,它使用深度神经网络来模拟和学习数据的复杂表示。

人工智能--认知放大器(上)_第2张图片

关系图

二、人工智能有哪些范式?机器学习是如何发展的?

1.人工智能领域早期要范式:符号主义(Symbolic AI)、逻辑主义(Logic-Based AI)。

符号主义核心思想是使用符号表示来处理知识和推理。逻辑主义使用数学逻辑和形式化表示来进行推理和问题解决。它们强调对符号和逻辑规则的处理,为人工智能的发展奠定了基础。在处理大规模数据和解决现实世界问题时,符号主义和逻辑主义存在局限性。这促使人工智能领域转向其他方法,其中包括数据驱动的方法。

数据驱动的方法依赖于大量的数据,通过机器学习算法从数据中学习模式,从而能够更好地应对复杂性和不确定性,为解决实际问题提供了更灵活和强大的工具。

2.机器学习(深度学习)的发展历程

人工智能--认知放大器(上)_第3张图片

机器学习(深度学习)的发展历程

三、机器学习包括了哪些类型和算法?

人工智能--认知放大器(上)_第4张图片

机器学习算法类型

四、机器是如何“学习”并解决问题的?能解决什么问题?

人工智能--认知放大器(上)_第5张图片

机器学习算法输入输出

1.机器学习

目标是让计算机系统能够从数据中学习并逐渐改进性能,而无需显式编程(不需要明确编写每个操作的详细规则,而是提供了一组数据和相应的目标,让机器学习算法自动调整模型以实现任务的最佳性能)。机器学习主要用于解决以下几类问题:

  • 分类问题(Classification):将输入数据分为不同的类别。例如,垃圾邮件过滤、图像识别和疾病诊断等都属于分类问题。常用的算法包括支持向量机、决策树、逻辑回归和神经网络。

  • 回归问题(Regression):涉及预测连续数值的输出。例如,房价预测、股票价格预测和气温预测等都是回归问题。线性回归、决策树回归和神经网络等算法常用于解决回归问题。

  • 聚类问题(Clustering)旨在将数据分组为相似的簇,而不需要预先定义类别。聚类可用于市场分析、社交网络分析和图像分割等任务。K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等算法是常用的聚类方法。

  • 降维问题(Dimensionality Reduction):涉及减少数据的维度,同时保留尽可能多的信息。这在处理高维数据时很有用,如图像、文本和基因数据。主成分分析(PCA)和t-分布邻域嵌入(t-SNE)是常用的降维技术。

  • 强化学习问题(Reinforcement Learning):涉及智能系统在与环境互动的过程中学习最佳行为策略。这类问题适用于游戏、机器人控制和自动驾驶等领域。Q学习和深度强化学习是强化学习中的典型算法。

特性 机器学习 神经网络(深度学习)
模型复杂性 相对较低,使用经典算法如决策树、支持向量机 相对较高,使用深层神经网络
特征学习 需要手工设计或依赖领域专家的知识 自动学习特征,无需手动设计
数据需求 在相对较少的数据上也能表现良好 通常需要大量标注数据,特别是在复杂任务和大规模数据集上
执行时间 花费几秒到几小时的相对较少时间进行训练。 通常需要很长的时间才能完成训练,因为深度学习算法涉及到许多层。
输出 输出通常是一个数值,例如评分或分类。 输出可以采用多种格式,例如文本、评分或声音。
应用场景 适用于多种任务,如分类、回归、聚类等 在大规模、复杂数据和高度非线性任务上表现出色

深度学习和机器学习之间的关键差异

人工智能--认知放大器(上)_第6张图片

人工智能--认知放大器(上)_第7张图片

机器学习和深度神经网络模型区别

2.深度学习

在大规模数据和高维特征的情况下,深度学习取得了显著的成功。以下是深度学习的主要应用和解决问题的方面:

  1. 计算机视觉(Computer Vision):深度学习在图像识别、物体检测、人脸识别和图像生成等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。卷积神经网络(CNN)是计算机视觉中最常用的深度学习模型。

  2. 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):在自然语言处理领域,深度学习广泛应用于文本分类、命名实体识别、机器翻译、情感分析和语音识别等任务。循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等模型在处理序列数据上表现出色。

  3. 语音识别(Speech Recognition):深度学习在语音识别任务中表现出色,如语音命令识别、语音转文本等。递归神经网络(RNN)和深度神经网络(DNN)是在语音识别中常见的模型。

  4. 推荐系统(Recommendation Systems):深度学习在个性化推荐系统中的应用越来越广泛,通过学习用户和物品之间的复杂关系,提高推荐的准确性。深度学习模型如神经网络在协同过滤和内容过滤中都取得了成功。

  5. 医学图像分析(Medical Image Analysis):在医学领域,深度学习用于图像分割、病变检测和医学影像识别。卷积神经网络在医学图像分析方面表现出色。

  6. 游戏和强化学习(Games and Reinforcement Learning):深度学习在游戏领域和强化学习中也取得了重要进展,如 AlphaGo 。

人工智能--认知放大器(上)_第8张图片

全连接神经网络示意图

五、深度神经网络为什么能够处理现实世界中复杂的数据和任务(如多模态)?

人工智能--认知放大器(上)_第9张图片

神经网络的优越性

六、有哪些局限性?

人工智能的局限性和风险,比如数据偏差、机器幻觉、算法不透明、可解释性差、道德伦理等问题。在使用人工智能的时候,必须要有批判性思维,不要盲目相信或依赖人工智能,而要保持自己的判断和选择。

同时,这个主题涵盖的范围较广,内容相当丰富,其中很多地方仅仅提到了表面。今天我将先写到这个程度,作为一个起点。后续的内容再构思一下,如何上手机器学习,特别是往应用和大模型方向聚焦一下。

原文链接:人工智能--认知放大器(上)

最后关注一下微信公众号,一起终身成长。(微信公众号:de2plearn)

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,深度学习,人工智能)