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        超限學習機和深度學習的匯聚

        2019-11-29 07:28:46
        軟件和集成電路 2019年9期
        關鍵詞:深度人工智能特征

        超限學習機有三個方面的核心特征,分別是高精準度、盡可能少的人工干預,以及秒級、毫秒級甚至微秒級的實時學習。

        ——新加坡南洋理工大學終身正教授黃廣斌

        “人工智能”一詞最初是在1956年被提出,距今已有60多年。過去,我本人很難理解中國人把計算機稱作電腦這件事。我當時就想為什么要叫電腦這個詞呢?計算機又沒有思維,但在人工智能高速發(fā)展的今天看來,“電腦”一詞才是最形象的,所以中國人很有遠見。

        當數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)中應用產(chǎn)生價值,數(shù)據(jù)就會變得像石油一樣珍貴。人工智能時代的到來是不可逆轉(zhuǎn)的,在這個時候誰也不能離開人工智能,誰也不能把數(shù)據(jù)扔掉。高效的計算環(huán)境、高效的學習算法和豐富動態(tài)的數(shù)據(jù)是機器學習時代的三個必要條件,其實在十年前我們就已經(jīng)具備了高效的計算環(huán)境和高效的學習算法,而最近五六年豐富動態(tài)的數(shù)據(jù)才顯得尤其重要。

        相比于“農(nóng)業(yè)革命”和“工業(yè)革命”,“智能革命”影響更大、更深遠,而現(xiàn)在智能革命猶如小荷才露尖尖角,好戲還在后面?,F(xiàn)今,人工智能的形態(tài)正在發(fā)生著變化,人工智能正逐步深入到各行各業(yè),從云端到生產(chǎn)線,從生產(chǎn)線到設備,從設備到傳感器等。其實超限學習機不是算法,而是一個體系,它包含了理論和網(wǎng)絡結構。超限學習機有三個方面的核心特征,分別是高精準度、盡可能少的人工干預,以及秒級、毫秒級甚至微秒級的實時學習。

        某一天,我的腦袋里突然冒出來這樣的問題:自從現(xiàn)代人類祖先甚至更早(如果包括其他生物)以來,數(shù)百億甚至數(shù)千億人的大腦在過去數(shù)百萬年中是否有共同的基本學習算法?是不是可以用這個基本的學習算法來解釋具有超低頻率神經(jīng)元的大腦可以具有更快的學習和推理能力的原因、生物大腦彈性的成因,以及遺傳和進化等方面的問題?通過對這些問題的思考,我想到了ELM的算法。

        ELM算法形成了以壓縮、特征學習、稀疏編碼、聚類、回歸和分類為主線的優(yōu)化方法基本構架,統(tǒng)一了PCA、NMF和SVM,并首次提出SVM次優(yōu)解理論。我們始終認為學習基本要素可以用有一個網(wǎng)絡來描述呈現(xiàn),可以統(tǒng)一為一個優(yōu)化方式。上述說明的是ELM算法中的單隱層網(wǎng)絡,多層網(wǎng)絡呈現(xiàn)出隨機隱層神經(jīng)元和隨機布線兩種特征。ELM算法正好是通過對這兩種特征的互補而形成的。

        超限學習機相較于深度學習而言,在數(shù)據(jù)小或特征復雜度不高的終端上表現(xiàn)更為優(yōu)異,深度學習在這種情況下能力稍顯不足,不僅如此,ELM算法在數(shù)據(jù)大而復雜的云端也有不弱的表現(xiàn)。美國太空總署NASA將ELM列為其故障診斷開源工具包中的主要算法之一,這是因為ELM比傳統(tǒng)飛機故障診斷預測算法快幾百倍。

        除了理論和應用之外,我們更感興趣的是ELM的生物學驗證。過去幾年,在Nature發(fā)表的一些文章表明一些生物的神經(jīng)元在學習中處于隨機而未被進行調(diào)整的狀態(tài)?;谶@些生物學證據(jù),人造生物神經(jīng)元震撼出世,IBM研究出有幾百萬個隨機神經(jīng)元的神經(jīng)形態(tài)芯片,在ImageNet等數(shù)據(jù)集上的結果和深度學習可以媲美。我們也得出了ELM的新學習理論:學習可以在不迭代調(diào)整(人工)隱層節(jié)點(或生物神經(jīng)元)的情況下進行。

        馮·諾依曼造就了美妙的計算機,卻也留下了一個不解之謎。為什么包含許多隨機連接的不完美(生物)神經(jīng)網(wǎng)絡可以可靠地執(zhí)行那些可能由理想接線圖表示的功能?

        現(xiàn)在ELM算法可以較好地闡釋上述問題。從ELM理論的角度來看,整個多層網(wǎng)絡都是結構化和有序的,但它們在特定的層或神經(jīng)元切片中可能看似“混亂”和“非結構化”。全局體系結構和局部隨機隱層神經(jīng)元的共存恰好具有壓縮、特征學習、聚類、回歸和分類的基本學習能力,也就實現(xiàn)了類似自然界廣泛存在的局部無序、總體有序的狀態(tài)。

        云端智能與本地智能的有機融合就形成了完美的ELM。深度學習轉(zhuǎn)折點即將到來,將來的趨勢很有趣,將會越來越趨向于自然界局部無序,總體有序的狀況。比如納米機器人植入到人類身體里,不需要人為地做任何調(diào)整,就能融入我們身體的內(nèi)環(huán)境,輔助醫(yī)療。

        關于計算機的未來,我有兩點感受:第一,我認為大數(shù)據(jù)不一定等于人工智能,但大數(shù)據(jù)一定要靠人工智能處理。第二,人工智能并不能簡單概括為軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)。人工智能方案是很復雜的迭代過程,需要研究人工智能算法,并根據(jù)應用場景進行仿真、驗證,再進一步去調(diào)整算法。另外,邊緣計算不等于邊緣智能,邊緣智能本身就有數(shù)據(jù)采集功能、數(shù)據(jù)訓練功能和測試功能。我們不必糾結于機器超過人,還是人超過機器的爭論。我認為人工智能的發(fā)展以15年為一個周期,2030年很有可能迎來人工智能發(fā)展的一個高點,現(xiàn)在國外正在積極發(fā)展后深度學習算法的研究,這應該給我們帶來一些啟示。

        所以為了占領人工智能的高地,我們現(xiàn)在必須有自己的算法、自己的生態(tài)、自己潛在的發(fā)展道路,機遇并不等于彎道超車,必須秉持踏實的鉆研精神、工匠精神,為人工智能的發(fā)展建立良好的人文條件。智能革命將會給很多方面帶來影響,例如,驅(qū)動數(shù)學和工程應用的發(fā)展,促使智能從云端走向普物,新的經(jīng)濟模式將會出現(xiàn),智能拐點就要到來。

        (根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)

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