主题:如果要走向强人工智能,openai的路线根本就是错的 -- 亮子
我希望老兄你不是行业一派掌门、在问一个体系终结问题,那我的回答就是个笑话啦。这儿借用一下那个怎么把大象放入冰箱的问题:打开冰箱门,把大象放进去,然后把冰箱门关上。如果你对大象和冰箱的相对体积没有概念的话,你可能会说:这个冰箱门设计的是比较奇怪,但这件事真的有那么难吗?
深度学习难,可以提能把因果链搞得相对比较简短的三点,但我并不是说这是最重要的三点。第一,非线性是毒药,不需要有太多,整个系统就质变了。第二,深度学习和其它很多学习模型一样,最后要解一个最优化问题; 非线性同时也导致了一个求非凸函数的极值的问题。人类的数理发展到今天,还没有什么相对没那么难或者一般化的方法来解非凸函数的极值。第三,雪上加霜的是我们同时还面临着一个高维度的问题。当然,谁要说,非线性、非凸、高维度那又能怎么样,你不还是一个简单的函数吗,那就没有什么讨论的共同基础啦。
另外一个可以借用的故事就是那个往象棋盘上放麦子的问题,开始小规模的问题很快会变成规模超大的问题。这也是开始的时候要用一个非常简单的非线性函数的部分原因。
希望不远的未来,数学家们和计算机学家(从事基础研究的计算机学家也都是数学极厉害的人)能找到更有效率的方法来解决这些问题。但如果我妄下断言一下,即使真能找到一个神奇函数、它也只能解决这些问题中非常非常小的一部分。
- 相关回复 上下关系8
🙂到现在那些专利大概也都快过期了 桥上 字0 2024-03-23 01:40:01
🙂关于深度学习我一直有个疑问 11 透明 字967 2024-03-13 07:58:45
🙂阿法狗下围棋≈高精地图AI? 2 贼不走空 字562 2024-03-23 02:50:05
🙂从入门的角度来说一下
🙂我倒不觉得会有一个终极公式 2 透明 字238 2024-03-23 00:53:30
🙂我倒认为会有这样的公式,只是暂时(几十年)没人能总结出来 2 tq10 字243 2024-03-23 04:58:06
🙂深度学习的基础没那么复杂 3 pattern 字139 2024-03-24 04:46:56
🙂现在深度学习里的人工神经网络<>现在人们认识的动物的脑 6 南寒 字1008 2024-03-24 15:22:01