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蘋果AI總監(jiān)談人工智能:對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)很感興趣

童程童美 2017-03-31

雖然人工智能在圖像識(shí)別和產(chǎn)品推薦等方面取得了巨大的進(jìn)步,但是這項(xiàng)技術(shù)仍然面臨諸多挑戰(zhàn),特別是如何讓AI系統(tǒng)擁有“記憶功能”依然是一個(gè)難題。

摘要

雖然人工智能在圖像識(shí)別和產(chǎn)品推薦等方面取得了巨大的進(jìn)步,但是這項(xiàng)技術(shù)仍然面臨諸多挑戰(zhàn),特別是如何讓AI系統(tǒng)擁有“記憶功能”依然是一個(gè)難題。

本周二(3月28日),蘋果的AI研究部門的總監(jiān)Ruslan Salakhutdinov在MIT Technology Review會(huì)議上探討了人工智能的局限性,不過(guò)他并未提及蘋果是怎樣將人工智能整合到Siri等產(chǎn)品中的。

Salakhutdinov于去年10月加入蘋果,他稱自己對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)非常感興趣, 利用這種技術(shù)可以教會(huì)計(jì)算機(jī)通過(guò)反復(fù)優(yōu)化決策來(lái)獲取最好的結(jié)果。例如,谷歌就使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)幫助數(shù)據(jù)中心達(dá)到最佳的散熱和操作配置,從而使其更加節(jié)能。

蘋果AI總監(jiān)談人工智能:對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)很感興趣

卡耐基梅隆大學(xué)(Salakhutdinov是該大學(xué)的副教授)的研究人員最近也在做這方面的研究:使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)玩上世紀(jì)90年代的視頻游戲“Doom”。很快,計(jì)算機(jī)就學(xué)會(huì)了如何快速并準(zhǔn)確地射擊外星人,而且還發(fā)現(xiàn)閃避能夠躲開敵人的火力。但是,它并不擅長(zhǎng)記憶,比如記不住迷宮的布局,這使得它無(wú)法事先規(guī)劃和制定游戲策略。

Salakhutdinov的研究涉及到一種AI軟件,它能夠記錄“Doom”中的虛擬迷宮布局以及各個(gè)參考點(diǎn),以便定位特定塔樓的位置。在游戲過(guò)程中,該軟件首先會(huì)判斷火炬的顏色(紅色或者綠色),然后根據(jù)火炬的顏色定位相應(yīng)顏色的塔樓。

最終,這個(gè)軟件學(xué)會(huì)了如何在迷宮中找到正確的塔樓。而且當(dāng)它發(fā)現(xiàn)自己找到的是錯(cuò)誤的塔樓的時(shí)候,還會(huì)原路返回,尋找正確的塔樓。特別值得注意的是,該軟件在每次發(fā)現(xiàn)塔樓時(shí)都能夠回憶起火炬的顏色,Salakhutdinov解釋道。

不過(guò),Salakhutdinov表示,這種類型的AI軟件需要“很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間”,而且還需要強(qiáng)大的計(jì)算能力,因此難以擴(kuò)大規(guī)模。

此外, Salakhutdinov想要探索的另一個(gè)領(lǐng)域是:教會(huì)AI軟件通過(guò)“更少的樣本和經(jīng)驗(yàn)”達(dá)到更快的學(xué)習(xí)速度。盡管沒(méi)有在演講中提及,但是他的這一設(shè)想顯然有利于蘋果在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造更好的產(chǎn)品。

一些AI專家和分析師認(rèn)為,由于蘋果公司的隱私規(guī)則更加嚴(yán)格,限制了可用于訓(xùn)練AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量,因此蘋果的AI技術(shù)不如谷歌和微軟等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。Fortune認(rèn)為,如果蘋果一直使用較少的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI系統(tǒng),那么它或許能在滿足隱私要求的同時(shí),仍然能夠像競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那樣快速對(duì)軟件進(jìn)行改進(jìn)。