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“宽度学习”创始人陈俊龙:宽度学习的资源消耗至少比深度学习少一半

人工智能
阳光
2018年12月16日
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【摘要】:
深度学习技术,是人工智能技术近年来取得突飞猛进的关键,它为人工智能技术的普及起到了至关重要的作用。然而,人力有时尽,物力有时穷,到现在,深度学习对人工智能的进一步发展已经显得力不从心了。“深度学习是结构构建完成之后才开始做学习,如果学习不太准确,它便需要重新设计一个网络结构,重新学习。”近期,澳门大学讲座教授陈俊龙在GBAS2018上接受墨客星球采访时如此表示。这位在2018年“计算机科学学科”高

深度学习技术,是人工智能技术近年来取得突飞猛进的关键,它为人工智能技术的普及起到了至关重要的作用。然而,人力有时尽,物力有时穷,到现在,深度学习对人工智能的进一步发展已经显得力不从心了。

“深度学习是结构构建完成之后才开始做学习,如果学习不太准确,它便需要重新设计一个网络结构,重新学习。”近期,澳门大学讲座教授陈俊龙在GBAS2018上接受墨客星球采访时如此表示。

这位在2018年“计算机科学学科” 高被引用文章数目学者中全世界排名在前17名,并获得两次澳门自然科学奖的科学家指出了深度学习的最大缺陷之一,那就是训练太低效了。

“宽度学习”创始人陈俊龙:宽度学习的资源消耗至少比深度学习少一半

宽度学习 PK 深度学习

 

当然,提出问题不难,难的是解决问题,而陈俊龙教授难能可贵的恰恰就是他便是这么一个解决问题的人,据了解,陈俊龙于今年年初发布论文并提出了相应的解决方案:宽度学习。

“深度网络与宽度网络的区别,一个是结构的不一样,另一个则是算法的不一样。”陈俊龙解释,“宽度学习网络可以在学习的过程中通过实时横向扩充更多‘神经元’,从而提高训练效率。”而且值得一提的是,深度学习能做的,宽度学习也都能做,而且在同样准确度方面,“宽度学习的资源消耗至少比深度学习省一半。”陈俊龙如此介绍。

另外,陈俊龙教授表示,宽度学习还可以用在终端设备上,不同于深度学习更多智能部署在云端,这也是宽度学习最大的优势之一。

“我们希望在国内能够有一两家应用类企业能够采用这种算法,目前已经有一家国企来找到我们了,我们计划做一个实验室,来深度探讨具体的落地方案。”关于落地应用,陈俊龙教授如此表示。

“宽度学习”创始人陈俊龙:宽度学习的资源消耗至少比深度学习少一半

不用担心机器人取代人

 

另外,针对人们对人工智能抢走人类工作甚至最终取代人的担忧,陈俊龙教授还在采访中表示,我们不用担心,至少在20年内不用担心。

“目前的人工智能还没有办法做到跟人一样的智能,所以这个问题(机器人取代人),应该是机器人达到人类智能水平之后应该考虑的事,而要到那时,就不知道要多久了,至少得10年、20年吧。”陈俊龙教授认为这段时间就是一个安全期。

此后,陈俊龙教授也解释了强人工智能为什么需要这么久的原因:“主要原因就是我们对智能的本质理解还不够到位,现在的人工智能主要用于刷脸等,而这只是非常早期的人工智能而已。而再上一步,人工智能就应该做到认知和感知,而想要做到这一点是非常困难的。即使是做到了这一点,接下来还需要对脑科学进行深入研究,探索人是如何思考的,这方面更是困难。”

2019人工智能热门方向

 

最后,陈俊龙教授也预测了2019人工智能的可能热门方向。

他认为算法一直都会持续改进,但除此之外,2019年人工智能应该会朝认知方向走,尤其是复杂疾病的认知方向。

“宽度学习”创始人陈俊龙:宽度学习的资源消耗至少比深度学习少一半