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机器竟然也有“直觉”

编辑时间:2018-03-30   作者:   来源:腾讯网   阅读次数: 516

  从拥有大约300个神经细胞的蛔虫,到大脑包含2000亿个神经元的成年大象,具备学习能力的生物系统形形色色,不胜枚举。然而,不论研究对象是果蝇、蟑螂、黑猩猩,还是海豚,所有这些生物的神经元都能够处理和传递信息。不仅如此,这些活动都出于相同的原因:所有有机体都需要识别并理解其周围环境,然后做出适当反应,以避开危险,保证生存以及繁殖能力。它们还必须能够回忆代表利害的刺激。

  换言之,学习能力是在自然环境中求生的关键。尽管机器无所谓繁殖和生存问题,但学习能力对于机器也至关重要,特别是对于自主系统,具备学习能力意味着它们能够持续改进其发挥功能的能力。

  西门子机器学习专家兼慕尼黑大学计算机科学教授Volker Tresp博士认为,学习分为三种:记忆学习(如回忆具体事实)、技能学习(如扔球)和抽象学习(如通过观察推演出成套规则)。就第一种学习而言,计算机已经是行家里手。现在,它们正在另外两种学习领域迎头赶上。

  生成预测

  随着传感器的体积越变越小、成本越来越低,并且能够实现越来越多的功能,本地和网络中产生的数据将越来越多。这些数据洪流需要被学习系统进行智能分析。学习系统知道关联的机器和系统是如何运转的,也了解需要应用哪些传感器和测量技术才能获得真正有用的数据。这个“物联网”将不仅从根本上改变工业界,也将彻底改变基础设施。举例来说,在交通引导系统中,车辆、控制中心、自主工业设施和智能楼宇可以实现彼此互联。

  Tresp解释道:“在新的智能数据应用的开发中,机器学习起到了关键作用。”不同于侧重解读参数的纯统计程序或力求从海量数据中识别模式的数据挖掘,使用人工神经网络等的机器学习过程将进行预测,为实现自主决策奠定基础。

  举例来说,西门子已开发出一个神经网络模拟环境(SENN),可用于解答不同问题。此外,SENN还可以预测原材料的价格。例如,这个软件可以预测未来20天的电价和其中的最佳购电日,准确率达到三分之二。自2005年起,西门子一直使用这种方法在最优时间点购电。这项技术也可用于预测需要并入电网的可再生能源发电量,或者提前数日精确预测大城市空气污染水平。

  自优化风机

  西门子也在其他领域使用了这种可从各类数据中学习并自主得出结论的计算机系统。例如,西门子中央研究院的研究人员正在研究如何利用机器学习技术让风机能够根据风和天气条件的变化进行自动调节,从而提高发电量。西门子中央研究院在此领域的专家Volkmar Sterzing表示:“自优化风机的基础是从风机自身的运行数据中推导出风的特性。”

  风机发电设施内部及外部的传感器能够包括风向和风力、空气温度、电流和电压,以及发电机和转子叶片等大型组件内的振动等在内的相关参数。Sterzing解释道:“到目前为止,这种类型的数据仅用于远程监测和诊断。

  其实,这些数据还可用于帮助提高风机的发电量。”现在,Sterzing也在进行优化燃气轮机运行方面的研究。这些相关研究的目标是创建一个自主学习系统。该系统将不仅能够分析或可视化轮机运行数据,还可以自主解读这些数据并自动修正相关轮机运行。

  深度学习与模拟神经元

  深度学习是机器学习领域的新趋势。这种技术要使用多达10万乃至更多个模拟神经元,以及上千万个模拟连接,这些数字打破了人工智能领域过去所有纪录。人工神经元有许多层,每层都负责对所学的材料进行不同层次的抽象。比如,研究人员有望借助深度学习技术完成自动图像识别技术的新应用。将各层人工神经元相互连接所得到的数据,将比早期人工神经网络提供的数据详尽得多。

  其实,我们大多数人都随身携带着一个人工神经网络,比如安卓智能手机的语音指令系统。Tresp的团队正在创建包含多达1000万个对象的数学知识网络模型,将这项技术再向前推进一步。除此之外,这个团队可以就这些对象之间的关系作出多达1014种可能预测,这大致相当于成年人大脑内突触的数量。

  这种知识网络可以应用于工业领域。由德国联邦经济与科技部(BMWi)开展的智能数据网络(Smart Data Web)项目就是一个例子。这个项目的目的是在可公开访问的互联网与大型企业内部信息系统之间搭起一座桥梁。借助机器学习系统,两个域都能从对方那里归纳信息,从而改善信息提取,并进一步方便双方向对方提供新的信息和事实。制造企业可以使用由此得到的信息来大幅优化规划和决策过程。

  知识网络还可用于支持医院的医疗决策流程。为此,西门子正在由BMWi资助的“临床解决方案的数据智能”项目框架下,开发有关解决方案。这些解决方案基于西门子与柏林Charité医院和埃尔兰根大学医院共同开发的应用。其目的是开发能够学会根据可用患者数据作出预测的系统。

  AlphaGo:机器与人类的较量

  AlphaGo充分诠释了最先进的机器学习系统的能力:2016年3月,AlphaGo力挫世界顶尖棋手李世石,在自我学习机器和人工智能发展历史上立下了一座里程碑。令人惊奇的是,在谷歌公司取得这一成就之前,围棋一直被认为对计算机而言过于复杂。例如,围棋拥有几乎无限多种下法,这意味着棋手通常不得不依靠直觉。谷歌旗下的DeepMind公司开发的AlphaGo是一个旨在解决复杂任务的系统。同西门子成功用于优化风机和燃机的系统一样,AlphaGo使用了增强学习技术。通过对数百万盘棋局进行分析,然后自我对弈,AlphaGo学会了利用估值函数来评估每一个落点——事实证明,这个系统非常成功。

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