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    类脑人工智能是一个黑箱,现在,科学家终于窥视到内部……

    2017年3月11日 来源: DeepTech深科技

    上个月,Facebook发布了一款图像识别软件,只要看一眼照片,就能识别出图中是猫咪还是狗狗。另一个类似的程序则能像训练有素的皮肤科医师一样,鉴别癌性皮肤病变。此类技术都是基于人工智能领域的一种先进算法——神经网络(Neural networks)。

    然而,即使是神经网络的开发者,也无法准确的直到它们是如何工作的。如今,研究者找到了一种方法来“观察”神经网络的活动,看它们是如何形成结论并做出决策的。

    人工神经网络源于对大脑多层级神经元协同工作的模拟。它们并非焊死的电路,只求算出特定的结果,而是像人脑一样会“学习”——进行数据训练、为多种输入信息建立联结并强化之。

    一个神经网络可能同时拥有两层神经元:一层负责观察图片的像素点,另一层负责观察物体的边缘,例如人像与背景之间的分界轮廓线。在经过成千上万的训练后,神经网络会逐渐形成一套自有的图片识别规则。但是,我们却并不清楚这套规则。

    Wojciech Samek是柏林弗劳恩霍夫通信技术研究所(The Fraunhofer Institute for Telecommunications)的研究人员,他认为:“神经网络是非常迷人的数学模型,在许多领域完胜传统的数学模型,但用起来常常跟黑箱差不多,根本不知道内部机制是什么。”

    为了解锁这个黑箱,一探神经网络的工作机制,Samek和他的同事们发明一套方法,可以回溯整个神经网络,从而探知每一步决策是何时作出,对最终结果的影响分别有多大

    本月在德国汉诺威举行的CeBIT信息及通信技术博览会将会详细讲解该方法,届时,研究人员就能够测量单个输入(例如像素)对总体结论的影响有多大,从而为其标注权重。使用这些信息,研究人员就能为图像蒙上一层权重的面具:明亮部分的像素权重大,黯淡部分的像素权重小,几乎无法影响神经网络的输出。

    例如,有两个神经网络都在训练识别图片中的马,一个依据物体形状来判断,一个则通过查看图片上有没有马业协会网站相关的版权符号来判断。

    Samek认为,采用他们研发的方法,能提高这两个神经网络的表现。首先,通过关注神经网络究竟需要何种数据,就能大大减少其对海量数据的依赖——这也是目前困扰人工智能领域的最大问题之一。其次,该方法有助于发现错误的识别结果,比如把图中的物体误归为其他类别。

    其他的研究者也在研究神经网络的决策机制,包括图像识别、语义判断等神经网络的工作原理。哈佛大学Berkman Klein 社会与互联网中心的科技评论员Sara Watson认为,随着神经网络在人们日常生活中做出的决策越来越多,对神经网络决策机制的研究也越来越重要。公众需要知道人工智能是如何做决定的。算法本身并不能够永远做出正确的判断,因为神经网络的表现取决于训练它时所用的数据。

    谷歌的相册应用曾将照片中的一位黑人女性标记为黑猩猩,引发恶评如潮。另一款用以判断犯人是否可能再犯的软件,则在司法领域引起了更严重的歧视。至少有一篇分析指出,在同样的罪行下,软件会判断黑人被告比白人被告更容易成为惯犯。Watson评论道:“发明和使用人工智能的机构应当意识到,它们要为机器做出的判断负责。”

    位置:首页 > 科技
    糖醋排骨2017/3/11 21:15

    玩人工智能就是玩火只要有人敢研究出来就会有极端分子把它用于毁灭世界

    马传军2017/3/11 20:11

    都是算法组装起来的程序,人工智能比狗笨,我会乱说?

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