異型自動插件機新突破推理與決策新紀元

2016年，谷歌以深度學習為基礎的阿爾法狗（AlphaGo）擊敗了世界圍棋冠軍李世石，令大多數(shù)人工智能專家感到震驚，異型自動插件機因為他們認為需要5-10年才能實現(xiàn)這一目標。而當谷歌于2016年底轉向其新的深度學習AI系統(tǒng)后，它極大地提高了機器翻譯的質量。

隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，它還衍生出許多實際應用，主要是在推理與決策等方面取得了突破。然而，要讓深度學習在學習如何超越圖像、語音及自然語言處理方面做出更多成績，比如對人類情感的理解，意識和動機的模仿，會涉及到很多更深層次的問題，是目前深度學習的黑匣子無法打開的魔方。與所有技術的早期發(fā)展階段一樣，異型自動插件機深度學習技術的發(fā)展似乎進入了瓶頸期，它必須克服許多嚴峻挑戰(zhàn)。當前，深度學習所面臨的主要挑戰(zhàn)可以概括為以下幾點：

一、數(shù)據(jù)匱乏

當代人工智能主要是由大數(shù)據(jù)驅動，因而數(shù)據(jù)可獲得性、數(shù)據(jù)質量以及數(shù)據(jù)標注成本等是制約人工智能發(fā)展的一大因素。異型自動插件機深度學習的數(shù)據(jù)要求與許多維度中的其他分析方法的數(shù)據(jù)要求大不相同。隨著數(shù)據(jù)集大小的增加，傳統(tǒng)分析的性能趨于穩(wěn)定。然而，隨著數(shù)據(jù)集變大，正確訓練的深度學習技術的性能將顯著提高。異型自動插件機深度學習方法在從復雜的非結構化數(shù)據(jù)（包括音頻，語音，圖像和視頻）中提取模式方面特別有價值。要做到這一點，需要成千上萬的數(shù)據(jù)記錄才能使模型在分類任務中變得更好，并且需要數(shù)百萬的數(shù)據(jù)才能在人類層面上發(fā)揮作用。凡是采用深度學習的地方都對標注數(shù)據(jù)有很高的依賴，相比人類而言，異型自動插件機模型在學習新事物時需要更多的事例。

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責編：鯨落南北