但是 Bengio 相信机器最终将习得关于这个世界的各种知识,这个过程不需要机器去亲身体验,而是通过习得可以语言化的知识来实现。
「我认为这也是人类的一个巨大优势,相比于其他动物来说,」他说。「我认为,人类之所以聪明,是因为我们有我们自己的文化,让我们能够解决这个世界的问题。要想让人工智能在现实世界中发挥作用,我们需要它不仅仅是能够翻译的机器,而是能够真正理解自然语言的机器。」 自监督学习是 AI 的未来
自监督学习背后的核心想法,是开发一种深度学习系统,可以通过学习填补 AI 未知的领域。
LeCun 曾在今年四月份 AAAI 会议演讲中谈到,「我认为自监督学习是 AI 的未来。这将使我们的 AI 系统,深度学习系统更上一层楼,或许 AI 可以通过观察获取有关世界足够多的背景知识,从而形成一些基本常识。」
自我监督学习的主要好处之一是 AI 能够主动输出巨大的信息量。在强化学习中,训练 AI 系统是在标量级别执行的,模型会收到一个数值作为对其行为的奖励或惩罚。在监督学习中,AI 系统为每个输入结果预测类别或数值。
在自监督学习中,输出结果将涉及到整个图像或是一组图像,「自监督学习输出的信息量很大。要让 AI 学习相同量的有关世界的知识,自监督学习需要的样本量也更少。」 LeCun 说。
我们必须弄清楚不确定性问题是如何运作的,当寻到解决方案时,我们将会解锁 AI 未来的关键。
LeCun 说,「如果说人工智能是一块蛋糕,那么自监督学习就是其中最大的一块。」
参考链接:
http://venturebeat.com/2020/05/02/yann-lecun-and-yoshua-bengio-self-supervised-learning-is-the-key-to-human-level-intelligence/ 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体 App