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網站優化之人工智能是個黑盒子

來源:本站 日期:2018-2-5

用不嚴格但便利懂得的方式說,深度學習即是給現有數據打標簽,然后系統自己總結數據和結果之間的關系,面對新數據時,能依據自己總結的規律給出判斷。對圍棋來說,無論歷史棋局還是自我對弈,AlphaGo明白盤面,知道結局,系統會總結規律,面對新盤面時判斷贏棋的概率。但AI系統找到的是數據的哪些特点,與結果之間是怎樣的關系,連創造AI的工程師不明白。

因此,現在的人工智能系統是個黑盒子。我們懂得AI判斷的正確率高,但不懂得為什么,不知道是如何判斷的。

搜索算法中的AI也是如许。百度探索工程師的說法很少見到,只是懂得百度現在All In AI了。Google工程師明確表示過,他們對RankBrain是若何工作的也不明晰。在這種情況下,在算法中多量利用人工智能就麻煩了,出現異常結果,不懂得是什么理由,無法debug。

前些天看到一篇紐約時報的文章“AI能學會解釋它自己嗎?”,出格有意思。一位心理學家Michal Kosinski把 20 萬交际網絡賬號的照片及個人信息輸入面部識別人工智能系統,發現人工智能在只看到照片的情況下判斷性向準確率高。人工通過照片判斷一個人是否同性戀的準確率是60%,比扔硬幣高一點,但人工智能判斷男性是否同性戀準確率高達91%,判斷女性低少许,也有83%。

從照片里是看不到音色語調、體態、行為、人際關系之類幫助判斷的信息的。同性戀有純相貌方面的特点嗎/?靠容貌判斷不大靠譜。我以前認識一對男同,他們是man的那種,常年健身,待人彬彬有禮但沒有女氣,從外观是看不出來的。也能够是依靠某種服飾特點?样子?背景?人工智能從照片中看到了什么我們人類不妨了的特性,或者人類根本看不到的特点,并達到91%的準確率呢?不得而知,只是知道AI看得挺準。

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