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机器深度学习未来机器人可读懂人类的情感

2021-07-23 来源:乐山农业机械网

机器深度学习 未来机器人可读懂人类的情感

“机器学习”的概念自上世纪50年代出来以来就备受科技界的关注,而近年来“深度学习”逐渐成为机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来识别图像、声音和文本等数据。

美国科技媒体《连线》杂志网络版日前发文对“机器深度学习”技术的最新进展进行了总结。以下是文章的主要内容。

在Quoc Le的眼中,世界都是由一系列的数字组成的。“一张数码照片实际上都是数字,”他说道,“如果将人们所说的话拆分成单独的音素,那么它们同样可以被编译成数字。”如果按照Quoc Le的说法,就可以将这些数字输入到机器之中,机器能够读懂照片和人们所说的话,比如Facebook能够识别出你的脸,谷歌则能够听懂你所说的话。

不过Quoc Le想要走得更远,他希望能够研究出一种能将整个句子、整个段落以及各种类型的自然语言转译成数字或其它载体的技术,借助这项技术,计算机科学家就可以让机器也能够获得人们看到和听到的信息。同时,Quoc Le还在探索如何让机器理解人们的观点和情绪的方法。

尽管此类技术目前尚处于起步阶段,未来还有很长的路要走,但相对于同行而言,Quoc Le要拥有更多供其调配的资源。Quoc Le是“谷歌大脑”(Google Brain)项目的一员,该项目主要从事“机器深度学习”领域的研究,这是人工智能的一种形式,主要用机器来模拟人脑进行数据处理。

现年32岁的Quoc Le一直在谷歌从事语音识别方面的工作,比如Android系统的语音识别功能以及为网络图片自动添加标签等,这两项工作都需要“深度学习”技术的支持。

除了谷歌之外,Facebook和微软等互联网巨头也都在使用“深度学习”方面的技术,同时百度公司最近也曾在公开场合谈及利用这项技术来为客户提供更为精确的广告推送服务。不过Quoc Le希望将该技术推向更为广阔的领域,包括对自然语言理解、机器人以及网络搜索等。

Quoc Le最近开发出了一项“深度学习”技术,能够鉴别出网络上不同的词汇之间是如何关联的,谷歌则在自己的“知识图谱”中融入这项技术,从而帮助其对搜索结果进行知识系统化,让每一个关键词都能获得完整的知识体系。

曾经的困扰

Quoc Le上世纪90年代首次接触到人工智能,但是确实让他感到烦恼不已,因为当时的机器学习系统非常依赖工程师的手工输入,尽管机器在一定程度上也具备理解能力,但是却需要比较繁琐的操作才能完成。比如当时的机器在照片没有添加标签的情况下就无法对其进行识别。

“我们对大量无标签的数据进行了学习研究,”Quoc Le说道,他曾与“谷歌大脑”项目的创始人之一吴恩达(Andrew Ng)在斯坦福大学共同研究人工智能,“如果未来我们能够找到一种可行的算法来让机器对无标签的数据进行识别,那将有可能会改变整个计算行业,毕竟现在网络的大部分数据(如Facebook、Twitter和谷歌)都是没有标签的。”

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