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# 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）
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附录D 从经验中学习
学习意味着基于经验改进性能。对视觉感知系统而言，这可能意味着基于看到的对象类别的例子，来学习识别更多的对象类别；对基于知识的系统而言，获取更多的知识是一种学习形式，因为这意味着系统可以回答更多的问题；对AlphaGo这样的前瞻性决策系统而言，学习可能意味着提高评估棋局的能力，或提高其探索可能性之树中有用部分的能力。
从样本中学习
机器学习最常见的形式是监督学习。让监督学习算法从一组训练样本中学习，每个样本都标有正确的输出，并且必须产生关于什么是正确规则的假设。通常，监督学习系统寻求优化假设和训练样本之间的一致性。正如奥卡姆剃刀原理所提议的那样，如果假设比实际情况更复杂，系统通常也会受到惩罚。
让我们以学习围棋中的合法着法问题来说明这一点。（如果你已经知道围棋的规则，那么你会很容易理解；如果不知道，那么你会更加同情这个算法的学习计划。）我们假设算法从如下假设开始。
对于所有棋步t、所有位置l，
第t步棋在位置l处落子是合法的。
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如图22所示，现在轮到黑方行棋。算法尝试A点，这是合法的。B点和C点也是合法的。然后算法尝试D点，这里有白棋的棋子，因此是非法的。（在国际象棋或西洋双陆棋中，这是合法的，因为吃掉棋子就是这种情况。）算法尝试E点，这里有黑棋的棋子，因此也是非法的。（在国际象棋中这也是非法的，但在西洋双陆棋中是合法的。）现在，从这5个训练样本中，该算法可能提出以下假设：
对于所有棋步t、所有位置l，
如果l在下第t步棋时未被占据，
那么第t步棋在位置l处落子是合法的。
然后算法尝试F点，并惊讶地发现F点是非法的。在几次失败的尝试之后，它最终判定了以下几点：
对于所有棋步t、所有位置l，
如果l在下第t步棋时未被占据，
并且l没有被对手棋子包围，
那么第t步棋在位置l处落子是合法的。
这有时被称为“禁止自杀”规则。最后，算法尝试了G点，在这个例子中G点是合法的。算法苦苦思索了一会儿，或许又尝试了几次之后，最终确定了一个假设——G点是合法的，虽然它被对手包围了，但是因为它吃掉了D处的白子，因此立刻就变得不被包围了。
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从规则的逐步发展中可以看出，学习是通过对假设进行一系列修改来适应观察到的例子而实现的。这是学习算法可以很容易做到的事情，也是第一个要点。机器学习研究人员设计了各种巧妙的算法来快速找到好的假设。在上述例子中，算法在表示围棋规则的逻辑表达式中进行搜索，但是假设也可以是表示物理定律的代数表达式，表示疾病和症状的概率贝叶斯网络，甚至可以是表示某些其他机器的复杂行为的计算机程序。
第二个要点是，即使好的假设也可能是错误的。事实上，即使在为了确保G点合法而进行了修正之后，上面给出的“G点是合法的”假设也是错误的。这需要涉及“劫”或“同形重复”[1]——如果白棋刚刚走在D点吃掉了黑棋在G点的棋子，那么黑棋不能立即走在G点重新吃掉白子，因为这会形成重复局面。请注意，这条规则与程序目前学到的完全不同，因为这意味着合法性无法从当前局面确定。相反，程序还必须记住先前的局面。
苏格兰哲学家大卫·休谟在1748年指出：归纳推理，即从“特定观察结果”到“一般原则”的推理，永远无法得到保证。[2]在现代统计学理论中，我们要求的不是保证完全正确，而是保证发现的假设大致正确。[3]学习算法可能“不走运”，它看到的是不具有代表性的样本，例如，它可能永远不会尝试像G点那样的着法，认为那类着法是非法的。它也可能无法预测一些奇怪的边缘情况，比如不重复规则中一些更复杂的、很少出现的局面所涵盖的情况。[4]但是，只要世界表现出一定程度的规律性，这个算法就不太可能产生非常糟糕的假设，因为这样的假设很可能已经被某个尝试“发现”了。
深度学习技术在媒体上引起了所有关于人工智能的喧嚣。它主要是一种监督学习的形式，代表了近几十年来人工智能领域最重要的进步之一，所以值得我们了解它的工作原理。此外，一些研究人员认为，深度学习技术将在几年内催生出人类水平的人工智能系统，因此，评估深度学习技术是否名副其实是个好主意。
图22 围棋中的合法着法和非法着法
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在特定任务的背景下理解深度学习是最容易的，例如学习区分长颈鹿和骆驼。给定二者的一些已标注的图像，学习算法必须形成一个假设，让它可以对未标记的图像进行分类。从计算机的角度看，一幅图像只不过是一个巨大的数字表，每个数字对应一个图像像素的三个RGB值中的一个。因此，我们需要一个以数字表作为输入，预测类别（长颈鹿或骆驼）的“长颈鹿—骆驼假设”，而不是以棋盘局面和走子着法作为输入，确定该着法是否合法的“围棋假设”。
现在的问题是，这种假设是什么样的？在过去50多年的计算机视觉研究中，人们尝试了许多方法。目前最受欢迎的是深度卷积网络。让我来解释一下它的原理：它之所以被称为网络，是因为它代表了一个复杂的数学表达式，这个表达式由许多更小的子表达式以规则的方式组合而成，并且组成具有网络结构的形式。（这种网络通常被称为神经网络，因为它们的设计者从大脑中的神经元网络获得了灵感。）它之所以被称为卷积，是因为这是一种奇特的数学方法，奇特之处在于，网络结构在图像的整个输入过程中以固定的模式自我重复。它之所以被称为“深度”网络，是因为这样的网络通常有很多层，也因为这个名字听起来令人赞叹，而且有些诡异。
图23展示了一个简化的示例（之所以简化，是因为真实的网络可能有数百层和数百万个节点）。网络实际上是一幅复杂的、可调的数学表达式的图画。如图所示，网络中的每个节点对应一个简单的可调表达式。左边输入图像像素值，网络在最右边的两个节点输出数值，表明图像是骆驼和长颈鹿的可能性有多大。请注意第一层的黑线，它表示局部连接的模式是如何在整个层级中重复的。每个输入值都有一个可调整的权重，就像图中的“量度控制旋钮”一样。然后，输入通过加权和一个门函数，然后到达节点的输出端。通常，门函数会抑制较小的数值，而允许较大的数值通过。
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我们只需要调节这些量度控制旋钮，减少对标记样例的预测误差，即可通过网络进行学习。原理就是这么简单，没有魔法，也没有特别巧妙的算法。找出如何调整旋钮以减小误差的方法，是对微积分的一种直接应用，用来计算改变每个权重将会如何影响输出层的误差。这就产生了一个简单的公式，用于将误差从输出层反向传播到输入层，同时调整旋钮。
这个过程奇迹般地奏效了。对于识别照片中的物体这项任务，深度学习算法表现出卓越的性能。这种概念首次出现在2012年的ImageNet竞赛中，该竞赛提供了由1 000个类别的120万张标记图像组成的训练数据，然后要求算法标记10万张新图像。[5]英国计算心理学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是20世纪80年代第一次神经网络革命的先驱，他一直在试验一个非常庞大的深度卷积网络，该网络有65万个节点和6 000万个参数。他和他在多伦多大学的团队实现了15%的ImageNet错误率，比之前的最佳成绩——26%的错误率，有了显著提高。[6]到2015年，数十个团队都在使用深度学习方法，他们将错误率降到了5%，与人类花费几周时间学习识别测试中的1 000个类别的错误率相当。[7]到2017年，机器的错误率降到了2%。
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大约在同一时期，基于类似方法的语音识别和机器翻译的水平也有了相应的提高。总体来看，这是人工智能最重要的三个应用领域。深度学习在强化学习的应用中也发挥了重要作用，例如，学习AlphaGo用于评估未来可能局面的可取性的评价函数，以及学习复杂机器人行为的控制器。
到目前为止，我们对深度学习如此有效的原因还知之甚少。最好的解释可能是深度网络很深：因为它们有很多层，所以每一层都可以学习从输入到输出的一个很简单的转换，而许多这样的简单转换加起来，就是从照片到类别标签所需的复杂转换。此外，深度视觉网络具有内置的结构，可以强制实现平移不变性和尺度不变性，这意味着，无论狗出现在图像中的哪个位置，无论它在图像中看上去体型有多大，它都是一只狗。
深度网络的另一个重要特性是，它们经常能发现图像的内部表示形式，正是这些形式捕捉到了图像的基本特征，例如眼睛、条纹和其他简单形状。这些特征都不是内置的。我们知道它们在网络里，因为我们可以用训练有素的网络进行实验，看看是什么样的数据会使内部节点（通常是靠近输出层的节点）亮起。实际上，我们可以用不同的方式运行学习算法，以便调整图像本身，使之在选定的内部节点产生更强的响应。多次重复这个过程就会生成现在众所周知的DeepDream（“深梦”）或Inceptionism（“启发主义”）神经网络生成的那种图像，如图24所示。[8] Inceptionism本身已经成为一种艺术形式，它生成的图像不同于任何人类艺术。
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虽然深度学习系统取得了令人瞩目的成就，但我们目前所理解的深度学习系统远不能为通用智能系统提供基础。其主要缺点是：它们是电路；它们是命题逻辑和贝叶斯网络的表亲，虽然它们有很多奇妙的特性，但它们也缺乏用简洁的方式表达复杂知识的能力。这意味着，在“原生模式”下运行的深度网络需要大量的电路来表示相当简单的常识。反过来，这又意味着要学习大量的权重，因此需要的样例数量多得离谱，比全宇宙所能提供的还要多。
有人认为，大脑也是由电路组成的，神经元相当于电路元件，因此电路可以支持人类水平的智能。的确如此，大脑是由原子构成的。原子确实可以支持人类水平的智能，但这并不意味着仅仅将大量的原子聚集在一起就能产生智能。原子必须以某种方式排列。同样的道理，电路也要按一定的方式排列。计算机也是由电路组成的，无论它们的存储器还是它们的处理单元都是如此，但是在计算机能够支持的高级编程语言和逻辑推理系统运行之前，这些电路必须以某种方式排列，并且必须添加软件层。然而，目前还没有迹象表明深度学习系统能够自己开发出这种能力，而且要求它们这样做也没有科学意义。
我们有更多的理由认为，深度学习可能会在远低于通用智能的水平上停滞不前，但我写这本书的目的不是诊断所有的问题：深度学习业内[9]以及业外[10]的其他人士已经注意到了其中的许多问题。关键是，仅仅靠构建更大更深的网络，靠更大的数据集和更大的机器，还不足以创建人类水平的人工智能。我们已经在附录B看到了DeepMind的CEO德米斯·哈萨比斯的观点，即“更高层次的思考和符号推理”对人工智能至关重要。另一位著名的深度学习专家弗朗索瓦·乔莱（Francois Chollet）说：[11]“即使有大量的人工标记数据，许多应用对于当前的深度学习技术而言也是完全无法实现的……我们需要从简单的输入到输出的映射转向推理和抽象。
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