48、深度学习的未来趋势与发展路径

深度学习的未来趋势与发展路径

1. 机器学习的发展方向

在机器学习领域，我们期望看到一个必要的变革性发展，即从仅能执行模式识别、只能实现局部泛化的模型，转向能够进行抽象和推理、实现极端泛化的模型。当前具备基本推理形式的人工智能程序，大多是由人类程序员硬编码实现的，比如依赖搜索算法、图操作和形式逻辑的软件。

1.1 程序合成：新的突破点

程序合成是一个目前较为小众，但在未来几十年有望蓬勃发展的领域。它通过搜索算法（如遗传编程中的遗传搜索）来探索大量可能的程序空间，自动生成简单程序。当找到符合所需规范（通常以输入 - 输出对的形式提供）的程序时，搜索停止。这与机器学习有相似之处，都是根据输入 - 输出对的训练数据，找到能将输入与输出匹配并能泛化到新输入的程序。不同的是，机器学习是在硬编码程序（如神经网络）中学习参数值，而程序合成是通过离散搜索过程生成源代码。

以下是程序合成的一个简单示例：

Input:
[3, 5, 1, 2, 7]
Output: [1, 2, 3, 5, 7]
Input:
[8, 5, 2, 9, 1, 13]
Output: [1, 2, 5, 8, 9, 13]

程序合成的过程可用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[程序规范] --> B[搜索过程]
    C[构建块词汇表] --> B
    B --> D[候选程序]
    D --> E{是否符合规范}