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在人工智能發(fā)展早期，人們認(rèn)為智能來(lái)自邏輯，希望通過對(duì)計(jì)算物理符號(hào)的排列組合來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能，因此研究了諸如下棋、推理、路徑規(guī)劃等問題，并取得了一些成就。經(jīng)過十幾年發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)智能也可以來(lái)自程序的自我學(xué)習(xí) ，并發(fā)明了各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。
近年來(lái)，隨著機(jī)器計(jì)算能力的大幅度提高，上述方法的可行性均得到部分驗(yàn)證。1997年，“深藍(lán)”通過在狀態(tài)空間搜索打敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，其本質(zhì)上是物理符號(hào)空間的排列組合計(jì)算。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，更加有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法人工智能推理，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，使得從數(shù)據(jù)中獲取智慧這一方案在語(yǔ)音處理、圖像識(shí)別等諸多領(lǐng)域取得了巨大的成功。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種“無(wú)中生有”的智能創(chuàng)造方式，其通過在項(xiàng)目中與深度學(xué)習(xí) “聯(lián)姻” ，引起了人們的廣泛。的進(jìn)階版本更是通過純粹的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法獲得了優(yōu)于的棋力。
上述研究均取得了很大成就，但都需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源。然而，反觀人類從蒙昧無(wú)知的嬰兒逐漸長(zhǎng)大成人的過程，你會(huì)覺得很有趣。知識(shí)和智慧的增長(zhǎng)速度一開始很慢，但隨著知識(shí)量的增加，人類學(xué)習(xí)新知識(shí)的速度越來(lái)越快。這其中涉及到的一個(gè)關(guān)鍵問題是人類具有舉一反三，或者說(shuō)知識(shí)遷移的能力，這使得人類通過極少量的樣本就可以完成有效的學(xué)習(xí) 。比如，會(huì)騎自行車的人更容易學(xué)會(huì)騎摩托車；精通一門編程語(yǔ)言的人，學(xué)習(xí)其他編程語(yǔ)言也會(huì)覺得十分簡(jiǎn)單。
受到這一想法的啟發(fā)人工智能推理，近年來(lái)遷移學(xué)習(xí)開始受到。而除了模仿和解釋人類學(xué)習(xí)的機(jī)理之外，機(jī)器學(xué)習(xí)依賴大量數(shù)據(jù)的困擾也是遷移學(xué)習(xí)發(fā)展的動(dòng)力。雖然在某些領(lǐng)域，我們已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，但仍有許多領(lǐng)域處于數(shù)據(jù)匱乏的狀態(tài)，在這些領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)會(huì)異常困難。如果我們能使用遷移學(xué)習(xí)的方法，就可以迎刃而解這些問題。例如，我們可以在和小數(shù)據(jù)領(lǐng)域A相鄰的領(lǐng)域找到擁有大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域B，如果B和A之間的知識(shí)遷移成功，那么在A領(lǐng)域就不用收集如此龐大的數(shù)據(jù)集了。基于其對(duì)人工智能領(lǐng)域的重要意義，遷移學(xué)習(xí)被認(rèn)為是下一輪的人工智能落地的關(guān)鍵技術(shù)方法。
【從人工智能到遷移學(xué)習(xí)之簡(jiǎn)述】本文到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。