科学家发现新的人类脑细胞,欢迎转发
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原标题:AI人才快到碗里来!AI Challenger设300万奖金打造“中国版ImageNet”

原标题:科学家发现新的人类脑细胞,或可解答一个难题

原标题:新一代AI顾泽苍:自组织概率模型SDL主导的机器学习(公号回复“顾泽苍AI”下载PDF资料,欢迎转发、赞赏支持科普)

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科学家发现新的人类脑细胞

科学Sciences导读:自组织概率模型SDL主导的机器学习是新一代人工智能理论技术。工学博士顾泽苍教授提出并工程落地。他带领下“探究新一代人工智能理论沙龙”三年多来经常热烈讨论AI理论、技术、活动信息,极大促进领域发展。由中国嵌入式系统产业联盟与北京经开投资开发股份有限公司联合在2018年北京世界机器人大会上主办的“新一代人工智能创新专题论坛”于2018年8月18日上午隆重召开。本文根据顾博士PPT总结,附顾泽苍博士简历。欢迎留言探讨科学、技术、工程、方案。

编辑 | 小LV

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新一代AI顾泽苍:自组织概率模型SDL主导的机器学习(15023字)目录

人工智能产业中,数据、算法、计算能力是三大基石,其中,数据更是人工智能科研的最宝贵资产。对于需要运用机器学习作为其业务核心技术的创业团队来说,高质量的数据集就是竞争优势的重要保证。

关于人类大脑最令人感兴趣的问题之一,也是神经科学家们最难回答的问题之一,就是到底是什么让我们的大脑与其他动物的大脑区别开来。

A新一代AI顾泽苍:自组织概率模型SDL主导的机器学习(11886字)

为了能让更多AI人才有机会拿到真实的数据,解决真实世界里的问题,今日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

Allen脑科学研究所的研究员Ed Lein博士说:“我们并不清楚是什么让人类大脑变得如此特别。从细胞和回路层面研究这些差异是一个很好的起点,而且我们现在已经有了新工具来进行研究。”

1 顾泽苍:新一代人工智能——产业推动的核心理论

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这项8月27日发表在《Nature Neuroscience》上的新研究,或许找到了揭示这个难题的答案了。

2 新一代人工智能自组织机器学习介绍

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,也是目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

这个由Lein和匈牙利赛格德大学的神经科学家Gábor Tamás博士领导的研究团队发现了一种新型人脑细胞,而这些细胞从未在小鼠或其他实验室动物大脑中发现。

3 北京世界机器人大会:新一代人工智能创新研讨会2018北京共识

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4 不适合深度学习的情况

在2017年的首届大赛中,AI Challenger发布了从百万到千万量级的4个数据集、6个兼具学术前沿性和产业应用价值的竞赛、以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛,成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。

Tamás和赛格德大学的博士生Eszter Boldog将这些新细胞称为“玫瑰果神经元”,围绕这些细胞中心的细胞轴突形成的密集束看上去就像一朵花瓣脱落的玫瑰。

B顾泽苍博士、阿波罗集团简历(2866字)

本届赛制中,四家主办方投入千万元规模以上的资金,同时引入了更多企业、大学、政府机构合作。此外,还新增十余个全新高质量数据集,和十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,以及超过300万人民币的奖金。

这些新发现的细胞属于抑制性神经元,它们对大脑中其他神经元的活动起到了抑制作用。

1 创始人顾泽苍简介

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2 网屏编码技术介绍

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚

玫瑰果神经元

3 阿波罗集团介绍

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚介绍了今年大赛的主题,他表示,今年会突出数据集建设和问题设置方面与产业结合的特点,尽量让AI Challenger发布的数据能直接满足科研和产业的一线需求。同时,AI Challenger也会尽量突出人才平台、人才社区、人才网络的建设,利用平台把全世界范围内的优秀人才聚集在一起。

该研究尚未证明这种特殊的脑细胞是人类独有的。

参考文献(769字)Appx.数据简化DataSimp社区简介(835字)

本届大赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,希望在数据集的建设上,既具有科研和学术上的前瞻性,也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求,从产业需要出发,为学术研究和AI人才培养提供方向性的建议,也反过来帮助产业界更好地利用最新的科研成果,解决真实世界的最有价值的问题。

但是该细胞并不存在于啮齿类动物体内,所以这项研究可能又向只存在于人类或灵长类动物的特化神经元中添加了一个新成员。

A新一代AI顾泽苍:自组织概率模型SDL主导的机器学习(11886字)

数据集和赛道如下:

研究人员尚未了解这种细胞在人类大脑中的作用,但因为它们不存在于小鼠大脑中,这使得利用实验室动物建立人类大脑疾病模型非常困难。

新一代AI顾泽苍:自组织概率模型SDL主导的机器学习

style="font-size: 16px;">主赛道

Tamás表示,该实验室的下一步工作之一是在神经精神障碍患者的死亡脑组织样本中寻找玫瑰果神经元,以确定这种特化细胞是否会被人类疾病改变。

文|顾泽仓2017-11-19Sun,整理|秦陇纪2018-08-26Sun

观点型问题阅读理解竞赛:机器阅读理解是让机器读懂人类语言、和人类更好交流互动的重要领域。此技术可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。数据集包含30万问题、篇章与候选答案,是全球难度最大的中文观点型问题机器阅读理解数据集。

结合不同的技术

2017年11月19日,中国光谷国际人工智障产业峰会上,中国嵌入式系统产业联盟新一代人工智能专业委员会主任顾泽苍博士,作了题为《新一代人工智能「产业推动的核心理论」-探究**Hindon的Capsules理论的实现行踪》(Ph.D.顧澤蒼)**的报告。报告PPT目录CATALOG分为:1.人工智能所面临的重大危机与挑战;2.可实现全面产业化的SDL模型的构成;3.SDL模型的应用展望,三部分内容如下。

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在该研究中,研究人员使用两位男性的死亡脑组织样本,他们死时50多岁,并将遗体捐献用于研究。

A1 顾泽苍:新一代人工智能——产业推动的核心理论

细粒度用户评论情感分析竞赛:在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签,为业界最大。

研究人员获取了大脑皮质的顶层切片,这一最外层的大脑区域负责人类意识以及我们认为只属于人类的许多其他功能。

各位专家来宾辛苦了!请稍微允许我做一个简短讲演,今天在中国光谷人工智能盛会上,我想奉献一个新一代人工智能产业推动的核心理论,这将是一个全新的人工智能模型。在这里我想分三个部分介绍,一是人工智能所面临的重大危机和挑战,在大家对人工智能群情激扬的时候,我想泼一些冷水。第二可实现全面产业化**SDL模型的构成,我们想以我们的算法抛砖引玉;我相信通过今天听到我们这个模型以后,我们在座每个人自己就能造模型。三是介绍一下SDL模型的应用展望**。

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与其他动物相比,人类的这个大脑区域与身体体积相比要大得多。

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英中文本机器翻译竞赛:机器翻译正越来越成为人们跨越语言障碍的重要工具,应用于各种领域。数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,为业界最大;且其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对,为机器翻译的研究提供了更多探索空间

Lein说:“这是大脑最复杂的部分,通常被认为是自然界中最复杂的结构。”

1 人工智能所面临的重大危机与挑战

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Tamás的实验室利用一种经典的神经科学方法对人类大脑进行了研究,并对细胞结构和电学特性进行了详细分析。

近年以来,阿尔法GO战胜了全人类棋手,全世界为此震惊,可以讲,当今没有一项技术被全世界如此这么大资源所关注,我们在座的每一个专家,我想也是群情激扬,立志在这一次人工智能高潮中建功立业,我想没有一个人不这么想的。

短视频实时分类竞赛:近几年发展极快的短视频行业具有明显的娱乐性和流行性,深受人们喜爱;基于短视频机器分类的技术还可以广泛用于视频内容分析、编辑与生产,监控、安防等领域。数据集包含20万条短视频、涵盖63类流行元素,为业内首个多标签短视频分类数据集。

在Allen研究所,Lein领导的团队发现了一系列使得人类大脑细胞与小鼠大脑细胞不同的基因。

但是,我们出问题了,人工智能主流算法“深度学习”严重的破绽被发现了、深度学习发明者提出“我不干了”,这个可能在座的大家都知道。为什么他出现破绽?简单讲我是20多年前曾经解决过大规模集成电路的组合问题,确实也是当时从算法上找不到跟今天阿尔法GO同样的算法,通过概率、模糊关系,通过对抗学习,很成功的在当时仅16位的计算机上实现了相当大规模集成电路的组合。所以我今天看阿尔法GO其实就是一个算法,我们不要认为它是一个很神奇的东西,它所用的方法和二十多年前相差不了多少。所以我觉得我们还是有话语权的。

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几年前,Tamás访问了Allen研究所,展示了他对人类大脑细胞特化类型的最新研究。

面对人工智能殖民了,我们是不是眼前一片黑暗?不是,面对这种情况我们要重新的、冷静的审视一下。有三个问题要大家搞清楚。

无人驾驶视觉感知竞赛:自动驾驶技术即将改变我们的出行和生活方式。本次大赛的自动驾驶竞赛采用了UC Berkeley DeepDrive(BDD)2018年最新发布的BDD 100K数据集,这是全世界最庞大、最复杂的自动驾驶数据集,包含原始图片1.2亿张、标注图片10万张,涵盖多样天气和昼夜光照条件。

这两个研究团队很快发现,他们使用截然不同的技术却发现了相同的细胞。

第一,我们要重新考虑究竟什么叫人工智能。可能大家最讨厌的就是这个问题了,我们已经讨论N次了。我说不是,我们到今为止就是追求有严密性,这是做教材、写书。我是搞应用,我是站在让这一代全产业应用人工智能。如果上一代人工智能特点是知识库、专家系统,这一代人工智能是机器学习解决概率问题。如果把这个概念讲清楚了,整个产业都会应用人工智能。

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第二,我们要感谢Hinton,他在关键时候把人工智能方向挑战过来了。人工智能要解决概率问题,不是用大模型解决小问题,所以这一次Hinton提出要用概率模型,我非常要感谢他,如果我提出搞概率模型,大家谁都不会信;但是他说搞,大家都跟着他走。但是,我们再不能盲目崇拜他了,说句实话,他的深度学习我们已经经历了。如何看待Hinton?我个人的观点是定义什么叫CapsNet理论,按照空间定义是三个条件:第一是网络结构,不要离开神经网络,从网络结构上还是要坚持,但是再也不要传统神经网络了,它是走不下去的。第二它是概率信息的传输,第三目前模拟大脑的结构是不可能的,我们模拟大脑的机能。我待会会介绍,如何模拟一个完整的大脑机能。

除5个主赛道之外,AI Challenger 2018还开放5个实验赛道竞赛和相应的数据集:

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第三,产业界不是光要图象识别、声音识别,我们机器当中有很多环节,今后在各个环节上都要用上人工智能。产业应用是各种各样情况的,各种各样的情况要用各种各样的模型,各种各样的模型要靠我们在座的每一个人自己来创造模型。大家说中国宣布了四个大平台,大家很担忧,是不是又被垄断了,我马上回答说不一定,因为CapsNet的观念大家理解了,我们每个人都可以造平台了,你的平台没有人用了。

实验赛道

Tamás说:“我们意识到,我们通过不完全不同的角度发现了相同的细胞种类。”因此他们决定合作。

1.1 人工智能面临的重大的危机与挑战:

1.天气预报竞赛:气象要素的变化深刻影响着人类生活的方方面面。我们带来北京气象要素数据集,包含10个站点、3年多逐小时历史“观测”和“睿图”资料,探索以AI提高天气预报的准确性。

Allen研究所的团队通过与J. Craig Venter研究所的合作发现,玫瑰果细胞能够激活一组独特的基因,这是他们所研究的任何小鼠脑细胞类型中都没有的遗传特征。

玻尔滋曼梦想破灭!!

2.农作物病害检测竞赛:2016年农作物病害造成的直接损失占我国农业生产总值的8.48%。我们发起世界上首个农作物病害检测竞赛,标注图片50,000张、包含10种植物的27种病害,探索“AI植物医生”。

塞格德大学的研究人员发现,玫瑰果神经元与人脑皮层不同部位的另一种神经元形成突触,称为锥体神经元。

分析还原思想产物!!

3.眼底水肿病变区域自动分割竞赛:我们发起国内首个眼底病变医学图像检测竞赛,建立了目前最大的眼底病变数据集,包含由专业眼科医生标注了三种类型水肿的、各含128张图片的100个OCT体数据。

研究作者之一,Allen脑科学研究所的高级科学家Rebecca Hodge博士说,这项人类大脑皮层研究首次结合不同的技术来研究细胞类型。

公式性的算法!!

4.商品实例分割迁移学习竞赛:以3D虚拟图像训练机器“认识”真实世界的物品,能极大降低标注成本、也是新兴研究热点。数据集包含不同场景的100个类日常生活用品的30,000张虚拟图片和9,000张真实照片。

Hodge说:“虽然这些技术单独使用也非常有效,但是它们无法让我们了解到细胞的全貌。如果将它们结合使用,我们就能获得关于细胞的各种互相补充的信息,而这很可能让我们弄清楚细胞在大脑中是如何工作的。”

在人工智能发展的关键时刻Hindon宣布了主流算法被终结!!

5.零样本学习竞赛:受人类学习能力的启发,零样本学习希望借助辅助知识学习从未见过的新概念。本此竞赛是首个国际性零样本学习竞赛,数据集包含78,017张图片、230个类别、359种属性。

如何研究人类?

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玫瑰果神经元的独特之处在于,它们只附着于它们细胞“同伴”的一个特殊部位,这表明它们可能以一种非常特殊的方式控制信息流。

1.2 人工智能发展如何实现「零」的腾飞:

作为此次比赛的联合主办方,搜狗CEO王小川表示,搜狗带来的数据集是超过30万问题和答案标注的数据,由于搜狗每天都有数亿用户在使用,所以有规模最大的带有观点的中文数据。翻译方面,搜狗有1300万对语料,且进行了很好的标注,准确率超过97%,同时还给出了300万对具有上下文情景的中英双语数据,也是历史最大的语料集。

如果把所有的抑制性神经元想象成汽车的刹车,玫瑰果神经元能够使你把车停在非常特殊的位置。

我们要审慎的重新讨论什么是人工智能?

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比如,它们像是一个只在杂货店工作的刹车,而且不是所有的汽车(其他的动物)都拥有这种刹车。

我们要审慎的评价CapsNet到底有多强大??

美团则在今年支持了两个赛道,美团点评CTO罗道锋介绍,一个是细粒度用户评价情感分析,美团今年贡献了15万条的用户评论数据集用来做细粒度情感分析。第二个赛道是无人驾驶视觉感知,目前,美团正在研发无人配送机器人,此次支持的是BDD的无人驾驶的数据集,包括原始图片1.2亿张,标注图片10万张。

Tamás说:“这种特殊的细胞类型(或者说是汽车类型)能够在其他细胞无法停止的地方停下来。参与到啮齿动物大脑中的‘交通’过程的‘汽车’或细胞无法在这些位置停下来。”

我们要审慎的考虑如何才能在产业界大规模应用???

“在今年的五个主赛道里,有三个是NLP(自然语言处理)领域的,两个计算机视觉领域的。NLP领域是现在人工智能方面进展比较慢的领域,让机器真正理解文字的含义,相比较机器认识猫狗要困难的多,是非常有挑战性的项目。另外两个赛道,短视频理解和无人驾驶也是在视觉领域比较前沿比较困难的任务。所以这五个赛道设置都是瞄准现在AI应用里面还没有取得很好突破的技术”。

研究人员接下来的工作是在大脑中的其他位置寻找玫瑰果神经元,并探索它们在大脑疾病中的潜在作用。

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自今日开赛后,12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩和颁奖。AI Challenger 2018的竞赛主要分为三个阶段:

尽管科学家们还不知道玫瑰果神经元是否真的只属于人类,但是它们不存在于啮齿类动物大脑中的这一事实再次表明,实验室小鼠并非人类疾病的完美模型,尤其是对于神经疾病来说。

1.3 如何解决跨越欧几里德空间与概率空间的距离?

style="font-size: 16px;">第一阶段比赛从2018年8月29日至11月4日,参赛队基于训练集、验证集、测试集A,进行算法设计、模型训练及评估,并提交预测结果,系统会按照评测指标实时反馈分数,并更新榜单排名。个别竞赛采取参赛队提交代码、docker的形式进行比赛。期间进行双周赛排名和评奖。

style="font-size: 16px;">第二阶段比赛从2018年11月6至8日,开放测试集B;各竞赛提交结果的时限不同。结果提交后即进入评分、排名、代码验证环节,个别比赛还将考察参赛队的算法运行效率。参赛选手在测试集B上的预测结果表现,将作为进入决赛的排名依据。

style="font-size: 16px;">第三阶段于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩。

Allen脑科学研究所的高级科学家Trygve Bakken博士说:“人类大脑并非只是小鼠大脑的扩大版。多年来人们一直在关注这个问题,但是我们的这项研究从多个角度阐明了这个问题。”

(一)满足距离尺度:

实验赛道数据集和竞赛将持续建设,并不定期开放新内容。返回搜狐,查看更多

Tamás说:“我们的很多器官都可以在动物模型中合理地建模。但是,让我们与动物王国的其他部分区别开来的是我们大脑的能力和输出。这使我们成为独特的人类。因此事实证明,使用动物模型来模拟人类是非常困难的。”

1,非负性:∀w,v,d(w,v)≥0

责任编辑:

来源:中国生物技术网返回搜狐,查看更多

2.非退化性:d(w,v)=0, 则w=v

关注我们

3.对称性:∀w,v,d(w,v)=d(v,w)

责任编辑:

4.三角不等式:∀w,r,v d(w,v)≤d(w,r)+d(r,v)

问题点:是概率空间距离的近似解,存在着v(x)≠0等问题

(二)Kullback-Leibler距离:公式如下图

问题点:是概率空间距离的近似解,存在着非线性函数的问题,以及v(x)≠0等问题

(三)L2距离:公式如下图

问题点:日本学者2013年提出的,声称是可以实现距离尺度的对称性,但是就因为这种定义的方法不符合概率空间距离是不对称的特性。

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图4 机器学习所面临的问题

小结:上述三种距离均不满足在欧几里德空间中的不同概率空间之间的机器学习数据所需要解决的距离问题!!

2 可实现全面产业化的SDL模型的构成

下面我抛砖引玉,介绍一下我们新的模型,我们自己怎么造模型。这里面我们经过二十多年的发展,有两个比较重要的成果。

2.1 首次提出可以统一欧式空间与概率空间的距离的定义

第一,面对我们现在在人工智能当中所面临的数据,人工智能的是概率分布,是无数个空间关系问题,归根到底,人工智能要解决两个概率分布中间有一个数,这个数属于谁,这是最基本的问题。在这里就遇到了概率空间具体问题,大家也说了,概率空间距离数学家们搞了很多,但是今天咱们不讲这个问题,简单讲一下都没有走通,到最后都进行了某些化简,2003年日本一个学者自己又定义了一个模型。所以,我们可以看出,从数学角度上想找到一个不同距离尺度的公式是非常难的。我们在大量的应用实践当中发现,作为一个数据,从欧几里得空间进入到概率空间的时候,它产生了什么误差,我们从这个角度找到了误差的表达公式,我们就构建了一个非常严谨的,在欧几里得空间的、各个概率空间之间的距离,我们看这个公式,如果仅看上面就是欧几里得的距离公式,下面得出的值是数据进入概率空间之后的误差,用这个简单的办法解决了实体当中的应用。

为提高机器学习效率,在不同空间之间的不同距离尺度,以及即使是概率空间目前也没有一个严密的距离的解的情况下,提出了可以统一欧几里德空间与概率空间的距离:

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图5 Δ(v)为不同空间之间针对v概率分布的方向的距离误差

2.2 自组织(Self-Organization)的无监督学习模型

再一个问题,如何解决无监督学习问题。大家都在议论,未来是小数据、是无监督学习,但是大家也认为无监督学习还需要相当长的时间才能出现。其实个模型二十年前就出来了,只不过我们没有公布,只是作为企业内部的诀窍,2004年才申报了专利。介绍无监督学习之前我们先谈一下,大家追求的机器学习都需要追求哪些方面?首先,是要有强大性,所以我们未来的模型一定是处理能力,或者说我在处理精度上是可以无限深入的模型。另外,叫“学习数据无限小、数据结果要无限大”,以及提出一个系统当中的机器学习不是一个,而是很多个分散系统,这样的话这个系统才海大。另外是适用性,手机也可以用。全系统的原理是透明的,没有黑箱问题。

基于这样的理念我们搞的这个无监督学习,它实际上是一个迭代公式,用了一个概率的尺度,而不是欧几里得空间的距离。你给了若干个数据,它能得出一个最大概率的值,另外它可以给出最大概率的尺度,这个尺度就是神经元的法值。

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图6 概率尺度自组织机器学习单元符号

上图是我们所追求的机器学习,以及概率尺度自组织机器学习特点。

2.3 图像识别的SDL分散机器学习模型

这就是全新的人工智能网络,大家会耳目一新的,这是以图象识别为例介绍的,这种新型神经网络有三层:第一是感知层,第二是神经层,第三是脑皮层,和大脑是一样的。我也征求了一下我国著名的哲学和复杂系的数学专家,他有一个三元理论,他说应该是符合三元的。但是这样的理论我们神经网络只有三层,目前我们理解能力范围内认为是三层。

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图7 用于图像识别的SDL分散机器学习模型:识别对象(空间映射1,2,n)->感知层->神经层->脑皮层,对应现在的CNN特征映射、GAN博弈模型、强化学习模型。

第一层是感知层,我们发现感知层和图像之间就是无监督学习,它可以把给定的区域通过无监督学习得到特征值,另外无监督学习抽取信息的时候可以迁移,就是这种无监督学习可以随着概率的位置发生变化的时候自动迁移,所以这就是CNN的特征映射。我们现在已经不是针对一个具体的位置进行学习了,而是抽取图像的若干个最大概率之间是什么结构,正如刚才IBM的老师介绍的,咱们固定的位置叫图象识别,我把它解构出来就变成了图象理解,你不用告诉它整体图象,你只需要给一部分就可以了。

感知层和神经层干什么?因为我们要小数据,小数据一定要把对象的概率分布通过无监督学习学习下来,所以感知层和神经层之间的机器学习主要是学习概率分布。在最终结果的时候我们有三个结果,最初是完全按照人的大脑,当样本数据进来以后,让样本数据和已经学习的最大概率的值进行比对,比对的数据如果在概率分布的尺度以内,就认为这是对的,就输出1,这和咱们的大脑就非常接近,而且我们也是在大量的观察当中,就是人的脑在看一个图像,怎么看这个图像都不变,而我们现在用一个摄像机人不动的拍,拍出来也是十个样子。所以,我们感觉到人的眼是固定空间的传感器,它观测到的是最大概率值,从这个角度讲它就可以使咱们的性能提高。

这个系统怎么样让它无限的深入?深度学习的无限深入是增加层,而我们是增加节点,甚至这一次CapsNet理论提出我有两个图象你能不能都识别?其实可以做几个并行的CapsNet层的一样的结果,它也可以分别学习图象,然后两个重合做一起,同样可以分别识别。

今天时间关系,我就把这个模型讲清楚了,后面的应用我顺便说一下。

2.4 图像直接变换代码ITC(Image To Code)的实现

因为这个模型比较强大,所以它识别的图象已经不用作为文件形式记录,可以直接变成代码。我们2014年就申报了专利,把图象变成代码,同样可以把声音变成代码,把人脸变成代码。我们最近还有一个很新的成果,就是在这组模型基础之上,实现了多函数的、多目标的知识获得。这种技术如果用在现在的自动驾驶里面,可以把优良驾驶员的驾驶情况变成数据。今天我们也公布了,在各个目标函数下它的概率分布是什么,再通过机器学习,我就可以在控制上——做到超越优良驾驶员的驾驶水平。我想这样概念作为谷歌也好,作为百度也好,他们还没有理解到,其实自动驾驶竞争的核心、人工智能竞争的核心还是在这方面。

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SDL模型在国际上最为关注的是可以通过手机就可以实现各种AI的应用。目前已经成功的是可将手机拍照的任何图像,经过SDL模型可生成10^36

2.5 自动驾驶多目的控制机器学习的「知识获得」模型的提出

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由GPS地图控制、行驶周围环境、障碍物识别、车况信息、刹车油门机构等集成的行驶车线控制,可以实现自动驾驶。

2.6 「知识获得」的数据形式

自动驾驶过程中产生的状态表征,可以看成是“知识获得”的数据形式。

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3 SDL模型的应用展望

3.1 未来应用前景

未来应用前景:挑战四维空间视频检索、在流行学习上的机器学习能力确认、大众手机识别真伪、金融预测领域的应用等方面。

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3.2 SDL模型总结

SDL模型的5大特点,图像映射可以通过节点无限增加、SDL可分布式处理学习数据、克服DL黑箱问题、图像识别可以发展成图像理解、解决IT产品AI导入问题,如下图。

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4 参考文献

[1]S.Amari and H.Nagaoka. Methods ofInformaRon Gaometry. Oxford University Press,Providence,RI,USA,2006

[2]X.Nguyen, M.J.Wainwright, andM.I.Jordan. EsRmaRng Divergence FuncRonals and the Liklihood RaRo by ConvexRisk MinmizaRon. IEEE TransacRons on InformaRon Theory, 56(11): 5847­5861,2010

[3]M.Sugiyama, T.Suzuki, and T.Kanamori.Density RaRo EsRmaRon in Machine Learning. Cambridge University Press,Cambridge, UK,2012.

[4]M.Sugiyama, Tsuzuki, S.Nakajima,H.kashima, P.von Bunau, and M.Kawanabe. Direct Importance EsRmaRon forCovariate Shif AdaptaRon. Annals of the InsRtute of StaRsRcal MathemaRcs,60(4):699­746,2008.

[5]C.Cortes, Y.Mansour, and M.Mohri.Learning Bounds for Importance WeighRng. In J.Lafferty, C.K.I.Williams, R.Zemel,J.Shawe­Taylor, and A.Culoka, editors, Advances in Neural InformaRon ProcessingSystems 23,Pages 442-450,2010.

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