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242.着眼眼前


    陆铭,“想象一下,你现在手里有一把枪,你对面有一个靶子,你需要去命中它。”

    他扫了下边一眼,“ok,这个场景大家都能理解。那我们再简化一下,想象一下你是一个游戏角色,你可以在靶子平行的平面上下左右移动。”

    “于是乎,你可以将这里的权重w看成,你自己在平面xy坐标上移动以便确定能正中目标。而偏置值则是考虑上空气阻力,你再进行相应的微调整。”

    陆铭在白板上罗列了一系列的参数,“那最后的损失loss呢?简单,大家都能理解,离靶心越正中间,loss越低,就说明越成功。

    所以其实具象去看,它就变成了一个射击游戏,你不断地给机器喂数据,让它学着怎么去命中靶心。一旦它学会了,那换了另一个靶子,它大概也能做到差不多的水平。

    当然,再具体去说,数据很复杂,情况也多变。这里我们就不细致探讨。”

    路舟也同样在台下,也就当学习一般听着,毕竟陆铭所讲也算有趣。

    陆铭,“其实,你再反向去看这个射击的场景也会很有意思。如果是人去学习射击该是怎么样的过程?首先大脑传达信号,然后手指的肌肉产生反应,进行射击后我们通过眼睛去识别到底打中没有。

    而机器呢,它没有这些东西,所以我们给它一个输入输出函数,输入到机器,它就出来反应,然后它再根据loss识别到底命中没有。

    那都打不中怎么办,那就学到会为止。而事实上,这就是我们常说的人工智能,其实它就是用数学来模拟我们的生物特征。尽管实际应用中,它和统计更加相关。”

    ......

    在和陆铭确定了接下来一些微讯的系统研究课题后,路舟也就驱车准备回公司。

    临走之前,路舟却是在陆铭的讲解中突然就冒出了个脑洞来。

    路舟对陆铭问道,“师兄,刚刚你说的射击场景还记得吧。”

    陆铭点头,“嗯。怎么,有什么问题?”

    路舟,“问题是没有。我就在想,你刚整个过程不是一个简化和比喻吗?”

    “对,算是个比喻。”

    路舟,“那么,复杂化的情况你觉得怎么样?”

    陆铭听了一脸好奇,“嗯?”

    路舟说道,“ai和正常编程处理数据的区别,一般我们也都说,是否需要显式编程。”

    陆铭点头,“嗯。”

    路舟摩挲着下巴,“那么我要是给一台机器装上移动的手臂,再接着给它装上摄像头和传感器。那么,这个射击的学习过程是否真的成立。

    嗯。我是指一次编程定义,最后机器真的学习了射击这个动作。”

    陆铭,“......这个似乎有些不大不要,真的就是一个例子。”

    路舟摇头,显然陆铭是没有理解他的意思。

    “那这样,这个机器的身体我做得足够复杂。我也不进行显式编程来定义它的动作,而仅仅是在隐式的神经网络中定义好传感器的参数。

    只要机器身体结构足够优秀,它是否有可能出现真正的学习,比如,从零开始蹒跚学步M.damINgpump.com
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