人工智能和人类在模式识别和模式发现的区别
作者:中联科创特约嘉宾尹智
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几乎所有侦探片都会有这种场景,面对一堵贴满照片, 资料,纸张, 密密麻麻连线的墙,侦破者们在苦苦思考一个问题,这一大堆东西里,有没有模式(规律)?
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拿人工智能的话讲,这就是模式发现,接下去就是基于发现出的模式的预测。侦探片的"猫"们,从已知信息里发现特定重复性特征,就是为了能预测"鼠"们的下一个行为。高明的编剧会加入宗教,文化,历史,心理各种元素去故事化这个"模式",甚至会以此作为主题,比如"七宗罪"。
模式识别和模式发现,代表了人工智能两大应用领域。识别是有已知规则或模型,让AI学习后能识别已知模式(比如识别人脸,车牌,肿瘤,自然语言等等),而发现 是事先并不知道输入里有什么模式,纯粹让AI在大量输入中去寻找特定的规律(特征集合),比如数据聚类分析,AI可以将一堆事物按类似度聚合划分成不同类别,而事先并没有人知道这些事物可以分为几类。后者显然是更高级的智能模式应用,而且更具价值,因为可以带来新的,事先没有被发现和预料到的视角和知识。
跟人类的模式发现相比,其实AI有一个独特的优势,就是可以完全不受任何情绪和固有模式的影响。"侠客行"里石破天能发现侠客岛太玄经武学秘籍的奥秘,就是因为他不识字,没有受到文字形态承载的文字含义的预设影响,而其他人都受到先决经验的束缚,先入为主只从文字含义维度去发掘。从这一点看,石破天用的是机器思维,只在输入里寻找可能的模式,而不管寻找和模式本身多不符合人类思维习惯。
但目前的AI跟人类比在这个方面也有致命缺陷,就是缺乏常识,一个中国人可以很容易在一个赵本山个人照片,一段有"二人转"文字,和一个范伟的声音片段里建立起某种联系,我们甚至可以瞬间再想起郭德纲,春晚小品等等一系列相关元素,这对人来说,都是常识,我们的神经元一刹那就可以把这些记忆单元激活,而要让人工智能明白这一种模式,需要一个无比庞大的非结构化数据库,和一个繁杂的深度学习网络。
所以我觉得尽管人工智能在算力,算法和应用领域的发展日新月异,在未来相当一段时间里,在强智能领域,AI还是人类思维的一种补充,一种专家,专业型顾问。
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