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s10世界总决赛下注软件-AI研究的盲点:无解的神经网络内在逻辑


s10世界总决赛下注软件网址:预示着大数据,AI沉寂多年后再次进入新高潮。在这场与大部分科学相关的革命中,人工神经网络释放了人工智能。

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但是科学家们发现这个核心技术隐含着一个问题:人工神经网络是黑匣子。我们都表示,无论人工神经网络多么简单,都可以看作输出层、输入层和说明层三个部分。其中,我们通过深度自学,进行将神经网络一层一层地改变的训练,有效地调节神经网络各级神经元的权重。

但是这里有一个问题。除了输出和输入之外,我们对解释层上再次发生的事情一无所知。

也就是说,不能理解神经网络内部的逻辑是不道德的。华盛顿大学的研究生MarcoRibeiro是用反射室观测的方法来理解这个黑匣子的。

此方法明确表示,将对输出进行一些更改,以便立即审查并记录输入更改。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),输出)但是,这种方法需要数千次操作员和尝试,对完全理解人工神经网络似乎没有帮助。

谷歌的另一位计算机科学家MukundSundararajan设计了探测器,大大减少了输出。与Ribeiro采用的随机输出不同,Sundararajan的研究创意是引入空白参考。首先,Sundararajan输出0顺序数组,然后将输出数据逐渐更改为需要测试的目标数据,通过更改输入来研究内部逻辑。

这里值得注意的是,随着各阶段的变化,科学家可以看到它的明确变化轨迹,从而预测变化的特征。但是这仍然不可信,预测结果仍然没有相当大的误差。

因此,美国华盛顿州微软研究所计算机科学家RiChCaruana引入广义乘法模型(GAM),处理了数据之间的简单关系。统计学中,GAM是以线性回归为基础,然后在数据集中寻找线性趋势的方法。

Caruana减少了这个过程,他利用机器学习输入变化,然后将网络输入数据输出到GAM,找到变化之间的关联,研究神经网络的内在逻辑。(威廉莎士比亚、温斯顿、电脑名言) (威廉莎士比亚、温斯顿、电脑名言、电脑名言)在图像研究领域,科学家们正在利用生成式对应网络(GAN)研究神经网络,但所有这些希望都是尝试,普遍的研究方法还没有得出结论。目前,科学家不仅意识到这个问题的紧迫性,跨国政府也意识到这个问题。

根据欧盟的命令,明年所有具有巨大影响力的公司都应该向公众解释其模式的内在逻辑。另外,美军蓝天研究机构国防高级研究计划书也在名为“可解释AI”的新计划中投入7000万美元。谷歌的机器学习研究员玛雅区PTA表示,硅谷的研究人员也在试图关闭AI的黑匣子。

运营后,除了运营商的准确性之外,每个人心里还有一个很大的顾忌。因为不告诉你在做什么,所以不确认它不可信。

它预示着人工智能(AI)适用的蓬勃发展,考虑到安全风险,神经网络内在逻辑的这种“盲点”显然迫切需要回避。:s10世界总决赛下注软件网址。

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