深度学习之我见
发布日期:2021-09-29 21:09:45 浏览次数:2 分类:技术文章

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   2006年Hinton等人提出深度学习的概念 ,是人工智能这几年最大的突破的原因。这里一句话概括下什么是深度学习:“输入一个对象,通过逐层进行多维度运算,最后输入结果”。
   深度学习其实是相对专家系统而言,之前的判断是通过用大量 “如果-就” (If - Then) 规则定义的,自上而下的思路。深度学习是仿照人工神经网络 自下而上的思路,试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。
   以上是现在深度学习的情况,接下来我说下深度学习以后可能发展的情况。深度学习本质其实就是模拟人脑来学习知识,然后运算处理我们需要解决的问题。所有我们先看下我们的人脑,左脑主要从事逻辑思维,右脑主要从事形象思维。现在我们的深度学习,其实模仿的是人的左脑,通过高存储,高运算,计算机在很多领域在逻辑思维上已经超过了人脑,仿照人工神经网络的原理,可以说目前的人工智能算法完全可以替代人。但人的右脑主要是创新,形象思维,这是电脑无法完成的。但人的右脑是如何工作的呢?
   这里我们来个游戏,氵+ 来(lai)=涞(lai),氵+ 去(qu)=法(qu),如果最快的速度人们认为这个是合理的,但仔细一想应该读法(fa),通过这个实验我们知道,其实人们识别判断第一反映是右脑,然后在左脑。也就说人们为了快速判断一件事情,第一反映是感性的,后面才理性。
   接下来开始说复杂的了,我们人脑一开始依靠记忆力和逻辑,例如我们小时候认动物:
这个是蛇,小时候父母告诉我们是危险动物,但蛇的种类很多,我们不可能看到所有种类,例如:
   这是一个很抽象的蛇,我们计算机是无法通过第一张图蛇,判断第二张图也是蛇。我们的右脑会把第一张图的关键点提取出来,然后后面看见一样的,先会用右脑判断是危险还是安全,然后在左脑详细判断出来,这也是我们人类能存活到现在的原因,否则早被猛兽吃掉。
   好接下来说下计算机,人的左像脑就计算机通,过深度学习+海量数据,实现人的逻辑处理,例如运算,图像比对,重复海量计算等。但人的右脑就比较负责,他需要把一个个的海量数据抽取,然后不断完善其模型,等出现同样的问题,第一时间看有模型能匹配没有,然后在逻辑出有对应的实体数据。
最后总结下:
1深度学习是模仿人工神经网络,目前已经能超过人的逻辑运算能量,但人的形象思维目前还无法完成。
2人对事情的判断是先形象在逻辑,这样可以减少危险,加快对事情的处理。
3计算机需要具有形象思维,才能算完整的人脑模型。

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