机器去学习

  • 栏目:专家心得 时间:2018-06-22

人类倾向于依靠机器来理解自己。机械世界早已为人体的工作方式提供了隐喻。

「我们一直有技术类比来尝试解释生物学,」卡内基梅隆大学的机器人专家克里斯·阿特克森说。“大脑如何工作的一个想法是它的水力。人们描述了液压时钟和心脏泵血。然后我们用蒸汽机来比喻[我们的身体是如何工作的。然后我们通电。“

1948年,数学家兼哲学家诺贝特·维纳在继承这一传统的基础上,出版了他的著作《控制论》,该书利用计算机-大脑类比为人们现在如何看待信息时代奠定了基础。

今天,当然,电脑在解释生命系统中占有重要地位。人们通常把大脑描述成电脑般的,就好像我们的记忆储存在由灰质制成的硬盘上。在审视之下,这种类比与之前的比喻比较一样笨拙。这些比喻的局限性是双向的。机器学习涉及训练计算机通过显示大量图像或其他信息来识别模式,通常被描述为教导计算机大脑以某种方式“观察”世界。这是有道理的:机器和人类都是根据过去的经验积累知识的。

「电脑所看到的一切都是以它所知道的为基础。」...依你所说的‘看见’是什么意思,iRobot的软件工程师埃米莉·皮托在一封电子邮件中给我写信。“我用吓人的语录,因为我不敢太随意地把人类认知的语言运用到电脑上。“

”如果你的意思是‘视如’光输入,那么电脑总是会看到相同的东西,”她说。换句话说,机器忽略了微小的美学光点和传感器噪音,而“人类有一个复杂得多的传感器——眼球和大脑,”她说。

人类的视觉处理也受到他们已经知道的东西的很大影响,但是他们实际看到或感知的东西可能会有很大的不同,即使输入是相同的。根据上个月发表在《实验心理学杂志:人类感知和表现》上的一项研究,这项研究基于约翰霍普金斯大学的研究人员的发现。研究人员进行了一系列实验,以确定先前对阿拉伯字母的了解会在多大程度上影响不同人对阿拉伯字母的认知。

他们发现相同的字母在人们看来是不同的,这取决于他们是否能读懂阿拉伯语。尽管研究人员把重点放在信件上进行评估,但他们表示,他们的发现适用于任何东西——物体、照片、插图等等。最重要的收获是:你已经知道的深刻影响你的看法。听起来很直观,对吗?但这些发现比看起来更加微妙。约翰霍普金斯大学认知科学研究生、这项研究的主要作者罗伯特威利说:“

”并不只是说,‘哦,你是专家,所以你看待事物的方式不同。“微妙的一点是,它超出了你的显性知识,实际上改变了你的视觉系统。这些是我们没有意识到的。”

这就是为什么人类不能真正地把事情变得干净利落。因为我们首先不知道如何理清我们所看到的,以及我们如何看待它。你可能会忘记一个事实,或者失去你曾经拥有的技能,但是没有办法去映射——因此也没有办法去刻意提炼——暴露在某些输入中改变了你的感知。

但是机器可以忘记。

事实上,一些计算机科学家说,他们为这个目的而设计越来越重要。机器学习系统的部分前景是,计算机将能够处理大量数据流——例如用于面部识别的目的。由于这些计算能力,整个行业正在发生转变。随着敏感数据在巨大网络中的扩散,人类需要能够告诉计算机何时准确地忘记大量所谓的数据谱系——传播类似大脑的计算机网络的复杂信息、计算和派生数据。Lehigh大学和哥伦比亚大学的计算机科学教授尹稚·曹和杨俊峰分别写道:“

”这种遗忘系统必须仔细跟踪数据谱系,甚至跨越统计处理或机器学习,并让用户看到这种谱系。“他们让用户以不同的粒度级别指定要忘记的数据……这些系统然后删除数据并恢复其效果,这样所有未来的操作就像数据从来不存在一样运行。”

曹杨概述了他们对s2015年,电气电子工程师协会期刊《安全隐私》上的uch系统。他们说,从大得多的数据集中擦除单个数据线程的能力有多种潜在好处。有人可以从机器上删除自己的敏感个人数据。学者们可以利用忘却来清理或纠正分析数据,从而使预测算法更加精确。

以这种方式操纵数据的能力可以被视为自身的安全威胁——例如,如果数据被恶意更改——但Cao告诉我,保护措施是可能的。他在一封电子邮件中说:「在删除与欧盟某个人有关的研究结果之前,Google需要扫描申请人的照片ID。」“这只是一种身份验证方法,其他方法包括用户名/密码、双因素身份验证、指纹等。“

这个想法引起了计算机科学家的兴奋。曹先生和杨先生获得了120万美元的国家科学基金资助,以进一步发展这一概念。如果他们成功了,如果机器遗忘变得像Cao和Yang建议的那样重要和普遍,遗忘系统对人们思考人脑处理功能的方式意味着什么?可能不会太多,直到下一项技术出现,并提供更有说服力的类比。

「我们对大脑有很多不了解的地方。但我们知道它们并不神奇。”纽约大学心理学和神经科学教授加里·马库斯去年在《纽约时报》上写道。“它们只是异常复杂的物质安排。飞机可能不像鸟一样飞行,但它们受到相同的升力和阻力。同样,没有理由认为大脑不受计算法则的约束。“

人机隐喻从来都不是完美的,但是它们可以是有用的,即使计算机以人类无法学习和忘却的方式学习和忘却。文化人类学家玛格丽特·米德( Margaret Mead )在1948年谈到电脑时说:“我们想对这些巨型计算机器提供的概念模型做更多的工作。”罗纳德·克莱恩的书《控制论时刻》说。“说人体是一台机器并没有陷阱,而只是说这些方法,特别是这些机器问题中使用的数学,可能是更精确地思考人类行为的工具。“

更多阅读

泰德·克鲁兹退出集会推特、模因

专家心得 06-04
星期二印第安纳州初选失利后,德克萨斯参议员特德·克鲁兹宣布退出总统竞选,几乎把共和党提名权交给唐纳德·特朗普。克鲁兹的政治支持者并不是...
查看全文

Macbook上的触摸屏?是的!!

专家心得 06-28
iPad之所以没有选择销售,是因为它最终是移动设备,而不是专业解决方案。MacbookPro之所以不尽如人意,也是因为它虽然是一个专业的解决方案,但它缺......
查看全文

怀特哈特·海克走得太远,遭到联邦调查局的突袭

专家心得 06-20
巴尔的摩郊区的一名白厅黑客为了向客户报告一个安全漏洞,试图将他的观点带回家,走得太远了。现在他失业了,在Reddit上把一切都告诉了他。DavidHel......
查看全文
返回全部新闻

Copyright © 2017 时时彩杀号法 版权所有