人工智能怎么记住人群(2023年最新解答)

导读：很多朋友问到关于人工智能怎么记住人群的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

人工智能软件适合什么人群学习呢？

人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，斯坦福大学对机器学习的定义是：“在没有明确编程指令的情况下让计算机采取行动的科学。”想要开发智能机器，就需要借助人工智能研究人员的帮助。那么哪些人适合做人工智能？

一、首先是对人工智能有极大的兴趣；

选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。

二、学习人工智能专业，首先要求具有非常好的数理功底，有一定的计算机基础，学习人工智能会更容易。具体来说：（1）是编程基础、数据结构算法好，（2）是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等；如果你不具备这些基础，但是满足条件一，仍有希望做人工智能。

三、最好有相应的小环境，不管是业余的，还是工作团队或网络小组。满足这样的条件，基本上可以去学人工智能，另外还要有坚强的毅力，良好的自制力。这一点其实很重要，前面都是知识可以去弥补，但是没有毅力没有自制力，很容易半途而废。

专家认为人工智能能筛选识别问题人群，AI是如何识别网络上的负极人群？

随着科学技术的不断发展以及人类社会的进步，人工智能在我们的生活当中的应用越来越广泛。它的应用一方面给我们带来了一定的威胁，当然在一定方面，如果我们积极的利用他还是可以造福人类社会。帮助我们预知一些事情，而且可以更好的科学评估一些信息。进入到21世纪20年代以来，有很多专家都在积极鼓励人工智能的发展。当然，这其中就会有一些专家认为人工智能可以帮助我们更好的筛选有问题的人群，那么人工智能它是如何帮助我们在网络上识别出那些负极人群的呢？

人工智能大数据分析更加敏锐

首先我们暂且不谈人工智能是否筛选出问题人群这个问题，我们就举一个简单的例子来说，近两年我们就会经常在网上看到这样的报道-感觉自己的生活好像是被监控了。自己和朋友说到了一个话题可能没有多久，诸如淘宝，京东等上面就会给推荐自己相关的内容。所以这就是一个大数据的分析，大数据会根据你在网上浏览的内容的长短、以及经常搜索的内容，或者是在一些购物的平台上搜索过的痕迹以及你和朋友们之间的聊天记录等等。他会从中进行归纳筛选，敏锐的预先知道你的身心的一个倾向或者是变化。所以从这一方面来讲，人工智能对于我们提前筛选出可能有问题的人群会更加的准确。

人工智能识别时会更加准确，突破了人的“伪装”

我们经常会发现那些最后因抑郁症自杀的人群在我们生活中的表现好像并没有什么特殊的，他们在我们面前好像表现出来的总是一种非常自信而且乐观的态度，但是却突然之间其已经自杀，其实并不是她们没有表现，而是她们在伪装，欺骗了我们的眼睛。这就源于人是一种善于伪装的动物，他面对其他人时，可能会展现出来的是一个伪装的自己，而不是内心深处的自己。但是大数据进行分析是利用人工智能，我们就可以深入剖析这个人的信息，他在人工智能面前是没有办法伪装的，因为他在电子设备上的一些表现都是他内心活动最直接的表达，所以会更加的准确。

人工智能算法强大，数据来源更广泛

很多朋友可能会对这个问题感到非常的好奇，人工智能是怎么进行识别的呢？他不像我们人类一样有自己的大脑，有心有眼睛去评判我们这个眼前的人。没错，我们人类评判一个人的好坏，或者是对这个人的印象，主要是来源于我们和这个人打交道，谈话，眼神，他的行动以及声音等等。那么大数据呢？其实它的运作原理也是这样的一个原理，人工智能也是可以和我们打交道的，例如我们的情绪，经常听的歌曲就可以传递出来；而我们的喜好或者是我们内心当中的想法，可能你就会在一些搜索引擎上搜索相关的问题或者是在网上咨询一些网络医生又或者是自己在与AI人工智能的一个聊天，或者是你在网上购物等等这些无形当中其实都在暴露出你这个人的整体的形象。所以人工智能就可以以此为进行判断，不断的给你加标签，然后通过在这些总体数据中的分析归纳对比，反馈出你会有一些负极的表现从而筛选出来。

人工智能究竟怎么长“记性”

首先，我们来解释一下什么是“灾难性忘却”（catastrophic forgetting）。

现有人工智能技术的底层是机器学习技术，也就是利用很多层神经网络来对问题进行量化分析。最终得到一个相对靠谱的神经网络，知道如何分解问题最合理，却不知道网络参数数值与最终结果除了正确率之外的其他逻辑意义。

那么我们假设现在有两个需要学习的新生事物A和B，而我们先后用一套神经网络去学习，就会出现一个非常尴尬的局面：

让人工智能学习完A之后学习B，之前为完成A任务所建立的神经网络就变得无用，需要再次从0开始积累。当神经网络学会如何解决B问题之后，A问题的解决方法却又已经被覆盖，等于“忘记”了。

那种想说一件事，但是因为被打断突然忘掉了，有多郁闷你肯定懂。

通俗点来说，虽然这套神经网络能够同时学习A、B两种事物，但他们从本质上来说却不是一个神经网络，因为它并不能同时完成两项事务。

这个特性就好比一堵“高墙”，拦住了人工智能往通用化的方向前进。也正因为不能通用化，所以我们目前看到的人工智能还久久停留在“弱人工智能（只能完成一个或者一类实际问题）”阶段。

为了解决这个问题，DeepMind此次引入了一套全新的算法体系EWC（弹性权重巩固），原理并不复杂。

A、B两个任务，以及分别对应的两个神经网络

依旧是A、B两个需要学习的事物，但在学习完A之后EWC算法中多出来了一步：根据神经网络中每一个神经元与结果的关系强弱，分别给他们加上一个对应的时间保护设置。当再次学习全新事物B时，A事物最关键的神经网络结构会被保留，即便少部分被覆盖，也能快速通过再次学习获得。

袁行远特别指出：“这次DeepMind进展的关键，在于19个游戏用的是同一个神经网络。”单从这个成绩来看，DeepMind这次的实验已经算成功了。

不得不说，这的确很像人脑的工作方式。因为人类大脑也会左右分工、大脑皮层的不同位置也会负责不同任务。处理具体问题的时候，大脑对应区域自然会运转起来。而EWC的出现，就是去衡量这些无法同时工作的神经网络应该如何分别留存。

实际上，DeepMind这套算法的参考对象就是人类和哺乳动物大脑，因为他们都有巩固先前获得技能和记忆的能力。根据神经科学目前的研究成果，大脑中主要有两种巩固知识的方式系统巩固（systems consolidation ）与突触巩固（synaptic consolidation）。

系统巩固的过程中，人类大脑将快速学习部分获得的记忆转印进了缓慢学习的部分。这一转印过程有有意识的回忆参与，也有无意识回忆的参与，人类做梦时就能完成这一转印过程。而在突触巩固中，如果一种技能在此前的学习中非常重要，神经元之间连接就不会被覆盖。

而这次DeepMind公布的EWC算法，实际就模拟了突触巩固。但毫无疑问，即便装备了EWC算法，人工智能目前的记忆复杂程度还远远比不上人类。

是骡子是马？拉出来玩几把游戏再说

既然算法有了，自然要测试一下。DeepMind选择了一个自己熟悉的项目：19款ATARI 2600（一款1977年发布的经典像素游戏主机，之上有数款最经典的游戏）游戏。

早在2015年，DeepMind就通过自行研发的神经网络Deep Q，在这些游戏上得分超过了人类。

还是熟悉的项目，但DeepMind这回在Deep Q基础上加上了EWC算法。

同时为了验证EWC算法的有效性，他们添加了一个考核条件：每种游戏只能学习2000万次，然后就切换到下一个游戏。当19个游戏全部被学习一次之后，再从第一个游戏重新开始学习。

最终他们得到了下面的结果：

注：SGD（蓝色）为没有加上EWC的学习结果，红色是加上EWC算法之后，single game（黑色）为持续对单个游戏进行学习的结果。

需要额外解释一下的是，这些图表中横向坐标是学习次数，同时EWC并不是连续学习的结果。EWC每两个峰谷之间实际上已经学习了另外18个游戏。

对结果做一个简单统计：在19个游戏中，总共有11个EWC成绩达到或者接近（以80%计算）single game的成绩。

另外一方面，EWC与SGD成绩对比也能显现出很有趣的趋势：在绝大多数游戏中，两者都会在“重新学习”之后发生较明显的成绩下滑，但是EWC的成绩通常比SGD高，而且整体波动幅度会越来越小。而这恰恰证明，EWC的确记住了这个游戏怎么玩。

但与此同时，我们还能发现另外一些有趣的结果：

1、breakout、star gunner、Asterix这几款游戏中，数据的积累非常重要，single game也是在学习量积累到一定程度之后才找到其中的规律，而每个游戏只能学习2000次的限制让EWC、SGD都无法取得进展（即便我们继续增加回合数，希望也很渺茫）。

2、在kangaroo这款游戏中，不同的学习尝试似乎反而促进了分数，EWC在数个回个之后曾取得多个超过single game的成绩（这跟人类玩游戏需要状态、灵感有点类似）。

3、在demon attack、defender、space invaders这几款游戏中，EWC在几个回合之后出现成绩下滑。即便后面多个回合继续研究也没有起色。这可能是由于学习次数不够，同时也有可能是因为EWC网络没有正确选择应该保留的神经网络组件的结果。

这次实验证明了EWC的确能够工作。但不同游戏下表现差异比较大。如何选择需要“记忆”的神经网络，每次学习的次数如何决定？这些硬性条件同样需要算法来平衡，我们甚至可以说现在的EWC算法是残缺的。

袁行远对这部分实验也指出了自己的几个看法：

1、DeepMind选择ATARI 2600游戏作为测试样本有其原因所在，虽然游戏种类、玩法、成绩不同，但输入都是一致的，这在一定程度上保证了神经网络的通用性质。

2、这次记忆体系的构建并不会直接打通强人工智能之路，这还是一个非常漫长的道路。

3、神经科学目前的积累基本已经被人工智能所“掏空”，接下来人工智能的进展还需要不断靠尝试推进。

记忆铺路，让强人工智能早日来临

正如上文所提到的那样，引入“记忆”最终是为了前往人工智能的终极目标——强人工智能，这也是最理想的道路之一。

袁行远就此分享了一下目前他所理解的两条前往强人工智能的道路——语言与记忆：“就比如AlphaGo，它现在的确很厉害，未来肯定能超过人类。但它目前还不能做到我最希望的一件事，把它下棋的经验写出来。这样虽然它能下过人类，但是人类并不能理解它的思考，那就等于对人类没有意义。”

那么怎么才能让AlphaGo学会写书呢？首先就是能够将AlphaGo的下棋经验记录下来，也就是记忆；其次还需要将这些记忆变成人类所能理解的代码、语言。

当然，此次DeepMind所尝试的算法还非常有限，并不能算作一个完整的记忆体系。究竟怎么样的记忆才是人工智能最需要的？袁行远表示：“记住东西是必须的，关键是要能够变成一本一本的书，也就是能够输出一个外部可以接受的成果。这样不同的人工智能能够交换知识，人类也可以进行学习。”

从时间长度来看，这些书本实际可以定义为一个个长期记忆，能够永久保存、更新就最好了。

至于语言方面，彩云AI最新产品“彩云小译”就是一款人工智能驱动的翻译产品。在之前接受Xtecher采访的时候他也曾强调过：“我们目前在做的是人与人之间语言的翻译，未来实际上同样也可以作为机器与人沟通的桥梁。”

人工智能软件适合什么人群学习呢

人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，斯坦福大学对机器学习的定义是：“在没有明确编程指令的情况下让计算机采取行动的科学。”想要开发智能机器，就需要借助人工智能研究人员的帮助。那么哪些人适合做人工智能？

一、首先是对人工智能有极大的兴趣；

选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。只有找到合适的，才能支撑你走到最后。

二、学习人工智能专业，首先要求具有非常好的数理功底，有一定的计算机基础，学习人工智能会更容易。具体来说：（1）是编程基础、数据结构算法好，（2）是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等；如果你不具备这些基础，但是满足条件一，仍有希望做人工智能。

三、最好有相应的小环境，不管是业余的，还是工作团队或网络小组。满足这样的条件，基本上可以去学人工智能，另外还要有坚强的毅力，良好的自制力。这一点其实很重要，前面都是知识可以去弥补，但是没有毅力没有自制力，很容易半途而废。

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