什么是人工智能?终于说明白了

悦动智能 | 微信公众号ID:aibbtcom

现如今,人工智能已经被炒的非常火热,似乎不管是不是科技圈的人士,都要在嘴边聊上几句人工智能,以显示自己多么与时俱进。

人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务,其核心是算法。

例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图:

什么是人工智能?终于说明白了

当然一方面人工智能的确是未来的方向,而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候,一只独角兽就会从中诞生。

 

什么是人工智能?终于说明白了

 

但在此之前,一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

 

伪人工智能横行

现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说,可以从以下两个方面来解释。

 

第一,人工智能不是一下就能做出来的,需要时间以及实验的积累。

 

而做出人工智能的这些人才也是一样,他们需要切实的接触到真正的人工智能当中,不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

 

但是好像在一瞬间,在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来,可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗?

 

这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢,虽然里面的确有很多优秀的人才,但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看,人工智能领域还存在着大量的泡沫

 

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第二,许多项目只不过是换了个‘马甲’。

 

许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签,这样的话不但可以吸引眼球,更能得到投资人的青睐。

 

虽然不能说这种做法是错误的,但这显然也不是真正的人工智能,甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

 

比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单,只是一些如同机器人学习,或者算法研究之类的项目,如今摇身一变全都成为了人工智能。

 

 

什么才是真正的人工智能?

我们既不是专家,也不是专门研究这种领域的学者,有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能,什么是伪人工智能?

 

答案是有的。

 

举一个简单的例子,之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后,与人们依然互有胜负,在最终完全战胜人类的时候,时间已经过去了10年。

 

谷歌的AlphaGo,从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

 

由此可以看出,真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

 

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如果你隔一段时间,大概3个月左右去看一个算法的进步,比如面部识别,如语音识别,如果该算法进步只是代数级,没有达到指数级,那么这种算法可能更多的是机器学习,还未达到人工智能水平。

 

既然已经辨别了什么是真正的人工智能,那么对于人工智能而言,什么才是最重要的。

 

可能有些人会说算法,有些人会说设备,有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环,但是这些都不是最重要的。

 

对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

 

就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

 

AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

 

但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

 

这也说明,完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的,全都是耍流氓。

 

人工智能中的独角兽

目前,中国的大部分数据全都被BAT所掌握着,国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言,想要打破数据的垄断具有相当大的挑战,但也不是没有机会。

 

比如说医疗数据,BAT就还没有形成垄断金融方面数据,更多的掌握在金融公司手中,这些互联网企业也没有。

 

在这两个领域,不管你的技术水平如何,至少在数据方面是在同一起跑线上,这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时,下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

 

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就拿医疗来说,国外已经有许多家企业与医院达成协作,直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

 

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了,而人工智能,则可以在1个小时内看10万张,效率不可同日而语。

 

对于医生而言,诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了,通过图像和最终诊断结果的闭环学习,人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善,才能提升正确性及智能化。

 

在国外由于隐私保护非常严密,很多数据无法开放,因此无法做到大量数据录入。

 

但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格,因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

 

只要有了大数据,特定领域超越BAT也不是不可能的。

 

所以说,数据才是人工智能中最重要的一环。

原文地址:http://www.aibbt.com/a/29255.html

<think>嗯,用户问的是为什么fastai有分层API,这是什么意思。我需要先回忆一下自己对fastai的了解。记得fastai是一个深度学习库,设计上让用户更容易上手,同时也能灵活地进行高级操作。分层API可能是指不同层次的抽象,让不同水平的用户都能方便使用。 首先,我应该解释什么是分层API。分层通常意味着不同层次的抽象或接口,针对不同用户的需求。比如,新手可能只需要高层API,快速搭建模型,而高级用户可能需要更底层的控制。fastai可能有不同层次的模块,比如高层应用接口、中层解耦块、底层可组合组件。 接下来,需要具体明每一层的功能。比如最高层可能是一行代码训练模型,中层允许自定义模型结构,底层可以调整优化器或损失函数。这样用户可以根据需要选择合适的层次,不需要从最底层开始。 还要举例明,比如使用vision_learner快速训练图像分类模型是高层API,而修改数据预处理或模型架构可能在中层,使用灵活的优化器或自定义层则在底层。这样分层的好处是兼顾易用性和灵活性。 需要确认是否准确,可能用户想知道分层带来的好处,比如易用性、灵活性和可维护性。同时,可能还要提到fastai文档中的三层结构:应用程序接口、解耦抽象和基础组件。 最后,确保用中文,结构清晰,分点回答,使用例子帮助理解。避免技术术语过于复杂,让不同层次的读者都能明白。</think>fastai 的「分层 API」设计理念体现了**"用户需求分层对应"**的思想,类似于乐高积木的模块化结构。以下是其核心分层逻辑和具体表现: --- ### 一、分层结构解析(由高到低) 1. ****高层:单行代码调用(Ready to use)**** 面向快速实现标准任务,例如: ```python learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy) # 一行代码实现图像分类 learn.fine_tune(3) # 自动完成模型微调 ``` *特点*:封装了最佳实践(如学习率调度、数据增强),无需理解底层细节。 2. **中层:解耦的可定制层(Configurable blocks)** 允许修改预定义流程中的任意环节,例如: ```python # 修改数据增强策略 item_tfms = [Resize(224), Flip()] batch_tfms = [Normalize()] # 替换模型头部 learn = vision_learner(dls, resnet34, loss_func=LabelSmoothCrossEntropy()) ``` *特点*:通过参数覆盖默认行为,保持代码简洁的同时实现灵活调整。 3. **底层:原子级组件(Composable foundations)** 提供可自由组合的数学运算单元,例如: ```python class CustomLayer(Module): def __init__(self): self.w = nn.Parameter(torch.randn(784, 10)) def forward(self, x): return x @ self.w # 完全自定义前向计算 ``` *特点*:直接调用 PyTorch 原生 API,实现最细粒度控制。 --- ### 二、分层设计的核心优势 1. **渐进式学习曲线** 新手无需理解反向传播即可训练模型 → 进阶时逐步展开黑箱 → 专家直接操控数学计算。 2. **代码复用效率** 高层 API 本质上是中层组件的预配置组合(如 `vision_learner` = 数据管道 + 预训练模型 + 分类头自动适配)。 3. **维护性提升** 修改某一层实现(如优化器算法)不会影响其他层级的使用方式。 --- ### 三、典型案例对比 | 需求场景 | 适用层级 | 代码示例 | |-------------------|----------|----------------------------------------| | 快速验证迁移学习 | 高层 | `learn.fine_tune(3)` | | 实验不同优化器 | 中层 | `learn = Learner(..., opt_func=Adam)` | | 实现新型归一化层 | 底层 | 继承 `Module` 重写 `forward` | 这种设计使得 fastai 既能保持像 Keras 一样的易用性,又具备 PyTorch 的灵活性,成为兼顾生产效率和科研创新的独特工具。
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