本文作者:Azamat Abdoullaev
今天的人工智能 (AI) 是有限的。它還有很長的路要走。
一些AI研究人員發(fā)現(xiàn),計算機通過反復試驗學習的機器學習算法已經成為一種“神秘力量”。
不同類型的人工智能
人工智能 (AI) 的最新進展正在改善我們生活的許多方面。
人工智能分為三種類型:
狹義人工智能 (ANI),具有狹窄的能力范圍。
通用人工智能 (AGI),與人類能力相當。
人工超級智能 (ASI),比人類更有智能。
今天的人工智能有什么問題?
今天的人工智能主要由統(tǒng)計學習模型和算法驅動,稱為數(shù)據分析、機器學習、人工神經網絡或深度學習。它作為 IT 基礎設施(ML平臺、算法、數(shù)據、計算)和開發(fā)堆棧(從庫到語言、IDE、工作流和可視化)的組合來實現(xiàn)。
總之,其涉及:
一些應用數(shù)學、概率論和統(tǒng)計學
一些統(tǒng)計學習算法,邏輯回歸,線性回歸,決策樹和隨機森林
一些機器學習算法,有監(jiān)督、無監(jiān)督和強化
一些人工神經網絡、深度學習算法和模型,通過多層過濾輸入數(shù)據以預測和分類信息
一些優(yōu)化(壓縮和量化)訓練的神經網絡模型
一些統(tǒng)計模式和推論,例如高通神經處理SDK,
一些編程語言,如 Python 和 R.
一些ML平臺、框架和運行時,例如PyTorch、ONNX、Apache MXNet、TensorFlow、Caffe2、CNTK、SciKit-Learn 和 Keras,
一些集成開發(fā)環(huán)境(IDE),如PyCharm、Microsoft VS Code、Jupyter、MATLAB等,
一些物理服務器、虛擬機、容器、專用硬件(如 GPU)、基于云的計算資源(包括虛擬機、容器和無服務器計算)。
當今使用的大多數(shù) AI 應用都可以歸類為狹義 AI,稱為弱 AI。
它們都缺少通用人工智能和機器學習,這由三個關鍵的交互引擎定義:
世界模型 [表示、學習和推理] 機,或現(xiàn)實模擬機(世界超圖網絡)。
世界知識引擎(全球知識圖譜)
世界數(shù)據引擎(全球數(shù)據圖網絡)
通用AI和ML和DL應用/機器/系統(tǒng)的區(qū)別在于將世界理解為多個似是而非的世界狀態(tài)表示,其現(xiàn)實機器和全球知識引擎以及世界數(shù)據引擎。
它是General/Real AI Stack 最重要的組成部分,與其真實世界的數(shù)據引擎交互,并提供智能功能/能力:
處理關于世界的信息
估計/計算/學習世界模型的狀態(tài)
概括其數(shù)據元素、點、集合
指定其數(shù)據結構和類型
遷移其學習
將其內容語境化
形成/發(fā)現(xiàn)因果數(shù)據模式,如因果規(guī)律、規(guī)則和規(guī)律
推斷所有可能的相互作用、原因、影響、循環(huán)、系統(tǒng)和網絡中的因果關系
以不同的范圍和規(guī)模以及不同的概括和規(guī)范水平預測/回顧世界的狀態(tài)
有效地和高效地與世界互動,適應它,導航它并根據它的智能預測和處方操縱它的環(huán)境
事實上,它主要是依靠大數(shù)據計算、算法創(chuàng)新以及統(tǒng)計學習理論和聯(lián)結主義哲學的統(tǒng)計歸納推理機。
對于大多數(shù)人來說,它只是構建一個簡單的機器學習 (ML) 模型,經歷數(shù)據收集、管理、探索、特征工程、模型訓練、評估,最后部署。
EDA:探索性數(shù)據分析
AI Ops — 管理 AI 的端到端生命周期
今天的人工智能的能力來自“機器學習”,需要針對每個不同的現(xiàn)實世界場景配置和調整算法。這使得它非常需要人工操作,并且需要花費大量時間來監(jiān)督其開發(fā)。這種手動過程也容易出錯、效率低下且難以管理。更不用說缺乏能夠配置和調整不同類型算法的專業(yè)知識。
配置、調整和模型選擇越來越自動化,谷歌、微軟、亞馬遜、IBM 等所有大型科技公司都推出了類似的AutoML平臺,使機器學習模型構建過程自動化。
AutoML涉及自動化構建基于機器學習算法的預測模型所需的任務。這些任務包括數(shù)據清理和預處理、特征工程、特征選擇、模型選擇和超參數(shù)調整,手動執(zhí)行這些任務可能很乏味。
SAS4485-2020.pdf
所呈現(xiàn)的端到端 ML 管道由 3 個關鍵階段組成,同時缺少所有數(shù)據的來源,即世界本身:
自動化機器學習——概述
Big-Tech AI 的關鍵秘密是作為暗深度神經網絡的 Skin-Deep Machine Learning,它的模型需要通過大量標記數(shù)據和包含盡可能多的層的神經網絡架構進行訓練。
每個任務都需要其特殊的網絡架構:
用于回歸和分類的人工神經網絡 (ANN)用于計算機視覺的卷積神經網絡 (CNN)用于時間序列分析的遞歸神經網絡 (RNN)用于特征提取的自組織映射用于推薦系統(tǒng)的深度玻爾茲曼機推薦系統(tǒng)的自動編碼器ANN作為一種信息處理范式被引入,似乎是受到生物神經系統(tǒng)/大腦處理信息的方式的啟發(fā)。而這樣的人工神經網絡被表示為“通用函數(shù)逼近器”,它可以學習/計算各種激活函數(shù)。
神經網絡在測試階段通過特定的反向傳播和糾錯機制進行計算/學習。
試想一下,通過最小化錯誤,這些多層系統(tǒng)有望有一天自己學習和概念化想法。
人工神經網絡 (ANN) 簡介
總而言之,幾行R或Python代碼就足以實現(xiàn)機器智能,并且有大量在線資源和教程可以訓練準神經網絡,例如各種深度偽造網絡,操縱圖像-視頻-音頻-文本,對世界的了解為零,如生成對抗網絡、BigGAN、CycleGAN、StyleGAN、GauGAN、Artbreeder、DeOldify等。
他們創(chuàng)造和修改面孔、風景、通用圖像等,對它的全部內容了解為零。
使用循環(huán)一致的對抗網絡進行不成對的圖像到圖像的轉換,使2019年成為新人工智能時代的 14 種深度學習和機器學習用途。
有無數(shù)的數(shù)字工具和框架以它們自己的方式運行:
開放語言——Python是最受歡迎的,R和 Scala也在其中。
開放框架——Scikit-learn、XGBoost、TensorFlow等。
方法和技術——從回歸到最先進的GAN和RL的經典ML技術
提高生產力的能力——可視化建模、AutoAI 以幫助進行特征工程、算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化
開發(fā)工具——DataRobot、H2O、Watson Studio、Azure ML Studio、Sagemaker、Anaconda 等。
令人遺憾的是,數(shù)據科學家的工作環(huán)境:scikit-learn、R、SparkML、Jupyter、R、Python、XGboost、Hadoop、Spark、TensorFlow、Keras、PyTorch、Docker、Plumbr 等等,不勝枚舉。
現(xiàn)代 AI 堆棧和 AI 即服務消費模型
構建 AI 堆棧
冒充人工智能的,其實是虛假冒牌的人工智能。在最好的情況下,它是一種自動學習技術,ML/DL/NN 模式識別器,本質上是數(shù)學和統(tǒng)計性質的,無法憑直覺行事或對其環(huán)境建模,具有零智能、零學習和 零理解。
阻礙人工智能進步的問題
盡管有許多優(yōu)點,人工智能并不完美。以下是阻礙人工智能進步的 8 個問題以及根本錯誤所在:
1. 缺乏數(shù)據
人工智能需要大量數(shù)據集進行訓練,這些數(shù)據集應該具有包容性/公正性,并且質量良好。有時他們必須等待生成新數(shù)據。
2. 耗時
人工智能需要足夠的時間讓算法學習和發(fā)展到足以以相當高的準確性和相關性實現(xiàn)其目的。它還需要大量資源才能發(fā)揮作用。這可能意味著對您的計算機能力有額外的要求。
3.結果解釋不力
另一個主要挑戰(zhàn)是準確解釋算法生成的結果的能力,還必須根據自己的目的仔細選擇算法。
4. 高度易錯
人工智能是自治的,但極易出錯。假設使用足夠小的數(shù)據集訓練算法,使其不具有包容性。最終會得到來自有偏見的訓練集的有偏見的預測。在機器學習的情況下,這樣的失誤會引發(fā)一系列錯誤,這些錯誤可能會在很長一段時間內未被發(fā)現(xiàn)。當他們確實被注意到時,需要相當長的時間來識別問題的根源,甚至更長時間來糾正它。
5. 倫理問題
相信數(shù)據和算法勝過我們自己的判斷的想法有其優(yōu)點和缺點。顯然,我們從這些算法中受益,否則,我們一開始就不會使用它們。這些算法使我們能夠通過使用可用數(shù)據做出明智的判斷來自動化流程。然而,有時這意味著用算法取代某人的工作,這會帶來倫理后果。此外,如果出現(xiàn)問題,我們應該責怪誰?
6. 缺乏技術資源
人工智能還是比較新的技術。從啟動代碼到流程的維護和監(jiān)控,都需要機器學習專家來維護流程。人工智能和機器學習行業(yè)對市場來說仍然比較新鮮。以人力形式尋找足夠的資源也很困難。因此,缺乏可用于開發(fā)和管理機器學習科學物質的有才華的代表。數(shù)據研究人員通常需要混合空間洞察力,以及從頭到尾的數(shù)學、技術和科學知識。
7.基礎設施不足
人工智能需要大量的數(shù)據處理能力。繼承框架無法處理壓力下的責任和約束。應該檢查基礎架構是否可以處理人工智能中的問題.、如果不能,應該使用良好的硬件和適應性強的存儲來完全升級。
8.緩慢的結果和偏見
人工智能非常耗時。由于數(shù)據和要求過載,提供結果的時間比預期的要長。關注數(shù)據庫中的特定特征以概括結果在機器學習模型中很常見,這會導致偏差。
結論
人工智能已經接管了我們生活的許多方面。雖然不完美,但人工智能是一個不斷發(fā)展的領域,需求量很大。在沒有人為干預的情況下,它使用已經存在和處理過的數(shù)據提供實時結果。它通常通過開發(fā)數(shù)據驅動模型來幫助分析和評估大量數(shù)據。雖然人工智能有很多問題,這是一個不斷發(fā)展的領域。從醫(yī)學診斷、疫苗研發(fā)到先進的交易算法,人工智能已成為科學進步的關鍵。
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