7月28日,由中國人工智能學(xué)會、深圳市羅湖區(qū)人民政府共同主辦的2018 中國人工智能大會(CCAI 2018)在深圳舉行。
CAAI副理事長楊強發(fā)表《AI面臨的挑戰(zhàn)和遷移學(xué)習(xí)所帶來的機遇》演講,在談到遷移學(xué)習(xí)時,理事長楊強為大家解釋:人類在學(xué)會自行車后,再學(xué)摩托車就非常容易了;看了一兩張圖片,就可以把它擴展到許多其他不同的景象。我們能把我們過去的經(jīng)驗帶到不同的場景,這樣就有了一種能夠適應(yīng)新環(huán)境的能力。
機器如何才能也具有這種能力呢?楊強教授表示人類有一個訣竅,而這個訣竅可以應(yīng)用到機器學(xué)習(xí)中——即遷移學(xué)習(xí)的要素——就是發(fā)現(xiàn)共性,發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域之間的共性。如果一旦發(fā)現(xiàn)了這種關(guān)鍵的共性(共同特征)遷移學(xué)習(xí)就變得非常容易。
為什么我們需要研究遷移學(xué)習(xí)?首先,生活上我們遇到更多的是小數(shù)據(jù),而在小數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)的模型,才是真正的智能。第二,我們希望構(gòu)建的系統(tǒng)不僅在那個領(lǐng)域能夠發(fā)揮作用,在其周邊也可以發(fā)揮作用。即我們希望系統(tǒng)是可靠的,其可以舉一反三和融會貫通,這也是我們賦予智慧的一種定義。第三,我們希望更重要的是如何能夠把一個通用的系統(tǒng)加上個人的小數(shù)據(jù),而遷移到個人的場景當(dāng)中去,因此我們可以向個性化方向發(fā)展。遷移學(xué)習(xí)就是一個必不可少的工具。
但遷移學(xué)習(xí)為什么如此難以實現(xiàn)?因為即使是人類也很難發(fā)現(xiàn)這些共同點。
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原文標(biāo)題:視頻丨CAAI副理事長楊強:AI面臨的挑戰(zhàn)和遷移學(xué)習(xí)所帶來的機遇
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