深度学习取得有限成功的一些领域
笑我一世沉沦
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这些领域包括强化学习、对抗模型和异常检测。一些专家认为强化学习是当前人工智能的圣杯。强化学习涉及开发 AI 模型而不向它们提供大量标记数据。在强化学习中,您为模型提供问题域的约束,并让它发展自己的行为规则。AlphaGo Zero 是 AlphaGo 的高级版本,它使用强化学习从头开始训练自己,并超越其前身。
虽然深度强化学习是人工智能研究中更有趣的领域之一,但它在解决现实问题方面的成功仍然有限。Google Brain AI 研究员 Alex Irpan 发表了一篇关于深度强化学习极限的引人入胜的文章。
对抗模型,霍华德在视频中提到的第二个领域,是深度学习的另一个痛点。对抗性示例是操纵输入可能导致神经网络以非理性方式运行的实例。研究人员在许多论文中展示了对抗性示例如何转化为对 AI 模型的攻击。
已经做出了一些努力来强化深度学习模型以对抗对抗性攻击,但到目前为止,取得的成功有限。部分挑战源于神经网络非常复杂且难以解释的事实。
异常检测,霍华德所说的第三个深度学习痛点也非常具有挑战性。一般概念是在基线数据上训练神经网络,并让它确定偏离基线的行为。这是在网络安全中使用人工智能的主要方法之一,一些公司正在探索这个概念。但是,它仍然无法将自己确立为对抗安全威胁的非常可靠的方法。
旧城暖人心 2023-08-20 11:27:38
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