北上资本:透视“阿尔法狗”背后的机器学习算法

日期: 2017-06-20
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来源: 本站

北上资本:透视阿尔法狗背后的机器学习算法

导读:
世界排名第一的围棋棋手柯洁与谷歌旗下的人工智能机器人AlphaGo阿尔法狗523日至27日在乌镇的对弈,吸引社会广泛关注。这是阿尔法狗去年3月大胜韩国棋手李世石后,与围棋大师的再次交战。不出意外的是,柯洁连败三局。
引领“阿尔法狗”出奇制胜的系统,是一套“深度学习+强化学习”的算法模型。在人工智能的日常应用中,能够进行小样本分析的“迁移学习”算法模型也十分重要。我们认为:未来人工智能的发展趋势将是深度学习、强化学习、迁移学习三者融合互补。

 

阿尔法狗不断进化——深度学习+强化学习

“阿尔法狗”的“大脑”,是机器学习系统,即一套机器模拟人脑运算的体系。支撑“阿尔法狗”的机器学习算法,是“深度学习+强化学习”。
先来解释深度学习。
人工智能技术已走过了60年历程,直到近年来机器学习技术中的深度学习算法取得突破,才迎来春天。深度学习概念由加拿大学者Geoffrey Hinton提出并不断完善,意为使机器模仿人脑神经网络的学习、判断和决策能力。

在深度学习过程中,数据至关重要,是训练机器智能的沃土。去年在对弈李世石前,“阿尔法狗”以半年时间集中模仿学习了3000万步人类围棋大师的走法,并从自我对弈中积累胜负经验。

北上资本:透视“阿尔法狗”背后的机器学习算法

与去年相比,今年,“阿尔法狗”的算法有三大显著的进步。

01.其学习的数据全部来自机器自身,而非人类。阿尔法狗项目负责人David Silver介绍,最好的训练数据不是来自于人类,而是来自于阿尔法狗自己,利用其强大的搜索能力,生成数据,让下一代的阿尔法狗学习。由于数据优质、算法高效,因此阿尔法狗计算量仅为去年对阵李世石时的1/10
02.
由多机运行升级为单机运行,更便于应用。去年阿尔法狗使用了谷歌云上的50个左右TPU,使用多台电脑运行,而今年的阿尔法狗使用了4TPU,单台电脑即可运行;
03.
强化学习重要性进一步凸显,机器自我决策能力大大提高。人工智能强化学习概念,借鉴自心理学,即机器会在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。强化学习的本质是实现自动决策。机器会在没有任何指导、标签的情况下,尝试行为,得到一个结果,再判断是对还是错,由此调整之前的行为,通过不断地调整,算法持续优化。
目前,深度学习和强化学习的算法已经得到了一定的应用。研发“阿尔法狗”的团队、谷歌旗下的DeepMind公司已与英国国家医疗服务体系(NHS)合作,与眼科医院共同开发一套用于早期识别视觉疾病的机器学习系统,通过对眼球扫描图像的分析,发现糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病变的早期症状。
国内方面:
云知声、科大讯飞公司运用深度学习算法,开发了语音识别系统,在北京市的部分三甲医院应用,语音录入病例,节省了医生的大量时间;
第四范式公司利用深度学习算法,为银行开发了风控模型;
还有诸多巨头都在开发人工智能的对话机器人,如微软的小娜、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的度秘等,均应用了深度学习和强化学习的算法。

 

迁移学习——人工智能新高地

目前的深度学习和强化学习算法,虽然进步迅速、得到了一定的应用,但仍面临一定局限性。
深度学习的局限性在于,必须依赖庞大且优质的数据量。然而目前,数据源、数据算法、数据应用的市场高度分离,数据高度集中在谷歌、脸书、亚马逊、BAT等互联网巨头手中,高质量的大数据高度垄断、不易获得。
强化学习的问题在于,不仅速度慢、反馈延迟,其分析的数据还有可能和大部分数据不同,存在数据偏差,在这样的情况下,强化学习就会将错就错,运算结果不可信。

面对上述局限,迁移学习的方案出现了。2005年,美国人工智能学会理事、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强在全球计算机学界率先提出“迁移学习”概念,强调“深度学习+小样本”理念,即将大数据训练好的模型迁移到类似场景改进应用,其特征是小数据、冷启动,打破了“逢模型必大数据”的局限。

北上资本:透视“阿尔法狗”背后的机器学习算法

2005年,微软举办的世界数据挖掘大赛中有关于搜索技术的竞赛题目,杨强团队利用迁移学习,将机器在其他领域的经验迁移过来,夺得了三项大奖的世界第一。

深度学习、强化学习、迁移学习各有千秋、互补性强,未来,三者融合发展将是人工智能行业的必然趋势。
目前,融合的趋势已经出现。曾经不被热炒的迁移学习概念,在2016年以来得到了业界广泛关注。脸书(Facebook)人工智能负责人Yann Lecun、提出深度学习概念的 Geoffrey Hinton、斯坦福大学人工智能实验室主任吴恩达等人,都开始对迁移学习发表评论。DeepMind也将把迁移学习与深度学习融合的技术作为突破口全力攻克。


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