3月3日人工神经网络的重大进展重新引起了人们对深度学习的兴趣
沐雨听风
精选回答
深度学习现在渗透到许多以前被认为是计算机禁区的领域。不幸的是,深度学习的成就也引起了人们对其能力的困惑和不必要的兴奋。神经网络在许多复杂任务中的表现都优于人类,例如检测癌症或识别物体。因此,很容易期望深度学习能够解决人类更容易解决的问题。
一个鲜明的例子是自然语言处理 (NLP),这是一门提取书面和口头语言含义的科学。大多数人在很小的时候就学会了处理语言及其不同的细微差别。那么,为什么一个可以提前五年预测癌症的人工智能——人类需要多年研究才能掌握的任务——却不能解决同样的问题呢?
碰巧的是,深度学习和神经网络在解决需要常识的问题方面非常糟糕。神经网络是非常复杂的统计机器。他们可以处理大量数据并找到各种复杂的相关性和模式。这是一种适用于需要模式匹配的任务的方法,例如图像分类或语音和面部识别。
不幸的是,在 NLP 中,模式匹配和统计的应用有限。虽然它很自然地出现在我们身上,但语言处理是我们大脑最复杂的功能之一。当我们听到或读到一个句子时,我们会利用我们关于世界的大量背景知识来推理其隐藏和隐含的含义。这些是无法通过统计数据表示的功能。
在处理句子的含义和单词的语义关系时,深度学习算法惨败。在这种情况下,用更多数据微调 AI 模型并不能解决问题,因为每个新句子都是独一无二的。
天镜云生 2023-08-18 13:27:39
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