AI科技评论按：本文作者夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士。现为谷歌软件工程师。本文首发于知乎，AI科技评论获授权转载。...原因在于两点： 在上图中容易看出，当中较大或较小时，导数接近0，而后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当前层的导数需要之前各层导数的乘积，几个小数的相乘，结果会很接近0 Sigmoid导数的最大值是...ReLU也有几个需要特别注意的问题： ReLU的输出不是zero-centered Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。...理论上来讲，Leaky ReLU有ReLU的所有优点，外加不会有Dead ReLU问题，但是在实际操作当中，并没有完全证明Leaky ReLU总是好于ReLU。...ELU (Exponential Linear Units) 函数 ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及： 不会有Dead ReLU问题 输出的均值接近0
简而言之，尽管这些模型已经是地球上最令人印象深刻的人工智能系统，但这些 AI 系统永远不会像我们人类一样智能。...对于这些研究人员来说，人工智能知识由大量真实句子的数据库组成，这些真实的句子通过手工逻辑相互连接，人工智能系统的目标就是在正确的时间输出正确的句子，即以适当的方式处理符号。...「很明显，这些系统深陷于肤浅的理解，永远不会接近人类所有的全面思维。」 单词和句子固有的上下文性质是 LLM 工作的核心。...「一个仅受过语言训练的系统永远不会接近人类的智能，即使从现在开始一直训练到宇宙的热寂。」 语言很重要，因为它可以以小格式传达大量信息，特别是在印刷术和互联网出现之后，它能做到内容的复制和广泛分发。...一个仅接受语言训练的系统永远不会接近人类的智能，即使从现在开始一直训练到宇宙的热寂。这是一个错误的知识体系构建方式。但如果我们只停留在表面上，机器无疑似乎会接近人类。而且在许多情况下，表面就足够了。
实际上，人工智能领域始于研究这种推理，通常称为符号人工智能 ，或「老式人工智能（GOFAI）」。但是，将人类专业知识提炼成一套规则是非常困难、耗时且高成本的。这被称为「知识获取瓶颈」。...然而，这正是神经网络擅长的地方：发现模式和接受歧义。神经网络是一组相对简单的方程，它们学习一个为输入提供输出的函数。...神经网络可以精确训练，因为实现的函数是可微的。换句话说，如果符号人工智能类似于符号逻辑中使用的离散 token，那么神经网络就是微积分的连续函数。...对于 Marcus 来说，如果你一开始未拥有符号操纵，你就永远不会拥有它。 相比之下，Geoffrey Hinton 等人认为神经网络不需要将符号和代数推理硬编码到其中就可以操纵符号。...而且，由于这种符号操作是几种常识能力的基础，因此深度学习系统将永远不会拥有任何东西，只能拥有对事物粗略、现成的理解。
Datawhale干货 演讲：Yann LeCun，整理：Datawhale Yann LeCun 最新哈德逊论坛演讲：仅通过文本训练，LLM 永远不会达到接近人类水平的智能。...我们需要的是能够学习并建立世界模型的 AI 系统，它得具备持久记忆、能够规划复杂的行动序列，并且是可控和安全的。 仅通过文本训练，是永远不会达到接近人类水平的智能的。...所以在 4 年内，孩子看到的视觉数据量和在整个互联网所有的公开文本上训练的最大的大模型所涉及的数据量一样多。 从这当中能得出这些结论： 首先，仅通过在文本上训练，我们永远不会达到接近人类水平的智能。...目标驱动的人工智能架构 再来说说我说的目标驱动的人工智能架构是什么，它与 LLM 或前馈神经网络不同，因为在它的推理过程中不仅仅是神经网络在起作用，实际上它运行的是一个优化算法。...从概念上讲，它的运作方式是这样的：前馈过程是指你观察到一个输入，通过感知系统运行，比如通过一系列的神经网络层，并产生一个输出的过程。
为什么加一个激活层就能让神经网络能够拟合任意的函数呢？希望我们简短的介绍清楚。 什么是神经网络？ 神经网络是一种机器学习模型，在给定某些输入和输出向量的情况下，尝试拟合出输入和输出间的关系函数。...给定一组具有我们希望预测的某些值的观察示例，以及每个示例上的一些数据，神经网络将尝试”拟合“这些数据，以便可以正确地得到新数据的预测值。 作为示例，我们可能正在设计图像分类器（通常使用卷积神经网络）。...对于每组输入，神经网络的目标是使其每个输出尽可能接近实际预期值。例如猫狗图像分类，如果我们将100x100的动物图片作为输入，那么我们的输入层将有30000个神经元。...如图所示，当x接近无穷大时，它接近1，如果x接近无穷大，则接近0。它也是对称的，当输入为0时，其值为1/2。由于它取值介于0和1之间，因此如果要对概率建模，此函数作为输出非常有用。...如果你使用数学运算，你会发现每个可能的1和0组合都有所需的输出。 恭喜！你刚刚训练了你的第一个神经网络！ 它学到了线性模型永远无法学到的问题。
这个模型会被应用于训练集外的新的输入，并预测对应的输出。 找到正确的算法和参数，部分靠科学，部分靠创造力和直觉。...例如，对于客户流失模型——我们可以查看流失客户的历史数据，加上客户的历史交互一起作为训练数据的输出部分。通过使用正确的算法，我们仅仅通过查看一系列的交互，就能够预测未来的客户流失情况。...然而有时我们不会如此幸运，数据并不会被标记。无监督学习算法会处理一组没有标记的数据并找出其中的结构。聚类算法是无监督学习算法中最流行的一种，它通过不同的技术，在数据中找到共性并对其分组。...次年，一个来自微软研究院的团队提交了使用全新神经网络技术的作品，其神经网络的深度达到了超大的152层，误差率仅为3.57%，首次超过了人类的表现。 深度学习永远地改变了计算机视觉。...以图像分类为例，如果我们仔细审视用于图像分类的深度神经网络，实际上就可以看出神经网络是如何在每一层将问题分解成更小的步骤的。
激活函数也就是一些非线性单元，如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。...如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。...：当激活函数接近饱和区时，变化太缓慢，导数接近0， （参考上图中的右图梯度变化趋势）根据后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当前导数需要之前各层导数的乘积，几个比较小的数相乘，导数结果很接近0，从而无法完成深层网络的训练...和tanh ReLU也有几个需要特别注意的问题： （1）ReLU的输出不是zero-centered （2）Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新...ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及： （1）不会有Dead ReLU问题 （2）输出的均值接近0，zero-centered 它的一个小问题在于计算量稍大
而且，事实证明，同样的事情也发生在人工神经网络中。 「幽灵般的通信」：大脑与Alexnet对图像反应模式的相似 人工智能面临的长期挑战之一是copy人类视觉。...这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。 实际上，AlexNet就是基于大脑中的多级视觉网络设计的。...计算机还可以应用来自混沌物理学的方程，其中确定性过程的结果可能会受到初始条件中微小变化的极大影响。 整个大脑被认为是非确定性系统，原因很简单：一个时刻到下一个时刻永远不会完全相同。...它不断地形成新的突触，并根据其用法来增强或削弱现有的突触。因此，给定的输入将永远不会产生完全相同的输出两次。但是，脑活动的生理化学过程被认为是确定性的。 「人工网络是目前研究大脑最有希望的模型。...相反，大脑是使人工智能接近自然智能的最佳策略来源。」Connor说。 神经网络可以让我们了解我们的大脑，就像我们利用我们对大脑的了解来开发新的神经网络一样。
人工智能(AI) 人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创建模仿人类行为的智能机器，例如知识，推理，解决问题，感知，学习，计划，操纵和移动对象的能力。...人工智能是计算机科学领域，强调创造像人类一样工作和反应的智能机器。 详细信息查看： 人工智能[1] 什么是人工智能？...神经网络，也称为人工神经网络，由输入、隐含层和输出层组成，隐含层是由将输入转换为输出层可以使用的内容的单元组成。它们在需要查找模式的任务中表现出色。...^15 深度神经网络(DNN)或深度学习 深度学习是机器学习的一个子集，其中多层神经网络被堆叠起来以创建一个庞大的网络，以将输入映射到输出。它允许网络提取不同的特征，直到可以识别出它正在寻找的内容。...准确率: 分类问题的准确率是模型在所有预测中得出的正确预测数。 ? 何时使用准确率: 当数据中的目标变量类别接近平衡时，准确率是一个很好的度量。
这些数字是为了说明问题而编造的，实际上永远不会这么整齐。 将注意力与值相乘。 第一个查询与第二个键匹配，因此检索到第二个编码词。第二个查询与第三个键匹配，因此检索到第三个编码词。...我们实际上所做的就是交换了行！ 在实际应用中，得分不会是完美的一或零，结果会是每种编码混合在一起的一点点（例如第一个词的97%加上第三个词的1%再加上第二个词的2%）。...如果你得到了错误的回应，写下正确的回应应该是什么，并将原始输入和新的、更正后的输出作为训练数据通过神经网络。有了足够多的更正后输出的示例，系统将学会改变它的电路，以便偏好新的答案。...好的，把那些都放到一边，考虑以下提示： Mark是专家吗？ 假设语言模型的输出是： Mark在人工智能、图形学和人机交互领域有许多出版物。 这个回答只是部分正确。我并没有在图形学领域发表过。...现在我们可以使用强化学习来调整神经网络的电路。 实际上，我们使用这些点赞和点踩的反馈来训练第二个神经网络，以预测人们会给出点赞还是点踩。
在这篇文章中，我想探索一下黑暗面:罪犯是如何非法使用人工智能的。 ? 在计算机有能力解决启发式问题之前，许多安全系统的设计原则是这种情况不会改变。...计算机可以猜测密码、读取图形验证码或学习实际流量行为的想法根本没有考虑在内。现在，我们周围的安全系统已经被人工智能淘汰了。 验证码和图像分类 有很多时候，系统需要确认用户实际上是人类。...这被称为生成对抗网络，其中使用两个神经网络;一个用来区分正确和错误的输入，然后一个从中学习，通过随机噪声产生新的正确数据。...其次，我们使用一个噪声发生器(G)，它(首先)将输出随机数据。这两个可能的输入(假密码和真密码)是神经网络(或识别器D)的输入。目标被设计成简单的二进制输出。...生成器也受此影响，因为它的随机输入噪声将开始优化，更接近密码输出。 一旦生成器被更改，任何进一步输入到网络中的噪声都会导致看起来像密码的字符串。
的状态（实际上大多数的元胞自动机有更有趣的行为，而且不会变成固定形态，但具体怎么应用在物体识别项目中还需要进一步研究） ? 如果我们在图片中运用元胞自动机的规则会发生什么呢？...为什么是现在 我们恰好在人工神经数量被发现已经十分接近人脑重要部分的神经数量时发布了图像识别功能，但这并不是一个巧合。...图像识别功能的实际开发过程让我联想到人类的真实状况，在项目开始时候的几千万训练图像与我们人类出生后几年内能识别事物的数量是十分接近的。 只能识别出帽子 也有一些情况是与人脑很相像的。...对图像识别功能的调试过程是很有趣的。什么是合理的输入呢？什么是合理的输出呢？人们是更希望得到准确的答案还是更倾向于得到自己确定是错误的答案呢（狗、猎狗或者比格犬）？...图像识别的底层, 当然是代码运行，其中内部运作的方式很简单，很像我在上世纪80年代写的神经网络程序（不同的是我的程序现在已经变成了Wolfram语言函数而不是底层C代码） 这真是人工智能史上不同一般的例子
图3-8 Sigmoid函数图像 由函数图像可知，Sigmoid函数是单调增函数，输出范围在[0,1]之间，且越是负向增大，越接近于0，逼近速度越来越慢；越是正向增大，越接近于1，逼近速度也是越来越慢...与此同时，Sigmoid函数也有两个很大的缺点：首先是 Sigmoid函数会造成梯度消失问题，从图像中我们也可以得知，当输入特别大或是特别小时，神经元的梯度几乎接近于0，这就导致神经网络不收敛，模型的参数不会更新...这就导致一个后果：若 Sigmoid函数的输出全部为正数，那么传入下一层神经网络的值永远大于0，这时参数无论怎么更新梯度都为正。正是基于上述的缺点， Sigmoid函数近年来的使用频率也在渐渐减弱。...函数的第二个缺点，所以其在实际应用中的效果要好于 Sigmoid函数。...但是ReLU激活函数也有一些缺陷：训练的时候不适合大梯度的输入数据，因为在参数更新之后，ReLU的神经元不会再任何数据节点被激活，这就会导致梯度永远为0。
所以，有关人工智能的能力与限制，难免有如此多的误解。 深度学习无疑使人兴奋 神经网络创造于上世纪 60 年代，但近年来大数据和计算能力的增加使得它们在实际上变得有用。...谷歌就用神经网络取代了谷歌翻译的架构，如今机器翻译的水平已经很接近人类了。 深度学习在实际应用中也令人兴奋。计算机能够比 USDA 更好的预测农作物产量，比医师更准确的诊断癌症。...虽然神经网络在大样本量上达到统计学上令人惊讶成果，但它们「对个例不可靠」，并且经常会导致人类永远不会出现的错误，如将牙刷分类为棒球棒。 ? 结果与数据一样好。...输入不准确或不完整数据的神经网络将产生错误的结果，输出结果可能既尴尬又有害。...通常，训练神经网络以得出单个输出，如照片分类标签或翻译的句子。
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机...最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。...ReLU也有几个需要特别注意的问题： ReLU的输出不是zero-centered Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。...理论上来讲，Leaky ReLU有ReLU的所有优点，外加不会有Dead ReLU问题，但是在实际操作当中，并没有完全证明Leaky ReLU总是好于ReLU。...ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及： 不会有Deal ReLU问题 输出的均值接近0，zero-centered 它的一个小问题在于计算量稍大。
一些专家认为这将需要十年甚至更长的时间，而另一些专家则认为 L5 级的自动驾驶永远不会实现。 曾经有人告诉我们，到 2018 年，自动驾驶汽车将会在世界范围内大行其道。...如今，专家们似乎正在采取一种更加务实的方法。据《华尔街日报》最近的一篇报道，许多计算机科学专家认为，我们距离完全无人驾驶汽车还有至少十年的路要走，而有些人认为，无人驾驶汽车可能永远不会出现。...就像伊隆・马斯克（Elon Musk）所说的那样： 要实现现实世界的人工智能，就必须解决一个关键问题：即如何实现无监督、广义的全自动驾驶汽车，因为整个道路系统都是为带有光学成像器的生物神经网络设计的。...他在开发和定义生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN，一种通过充当生成器和判别器来帮助人工智能产生输出的神经网络）方面的工作，使人们觉得，几乎任何自主性的壮举...现代深度学习的兴起掀起了人工智能研究领域的一股热潮，并使谷歌、亚马逊和微软几乎在一夜之间成为人工智能先行的公司。 目前，根据专家们的说法，到 2028 年，人工智能的价值预计将接近万亿美元。
你可以把树突想象成人工智能网络中基于突触感知器的被赋予了权重的输入。然后，该输入在人工智能网络的『细胞体』中相加。如果得出的输出值大于阈值单元，那么神经元就会『兴奋』，并将输出传递到其它神经元。...这样你就可以理解人工智能网络就是借鉴基本的生物神经元工作原理建模的吧。 神经网络究竟如何工作？ 为了了解神经网络是如何工作的，我们先来看看一个叫感知机的简单的人工神经网络。...回想下，神经网络的主要目的就是学习到使预测尽可能接近真实值的权重和偏置。为了达到这一目的，如同很多优化问题，我们希望对权重或偏置上作一个小的改变，在网络输出中只产生一个相对小的变化。...与 2 相关，sigmoid 的输出值在一个范围内，这意味着它不会输出无穷大的数。 但是，sigmoid 激活函数并不完美： 梯度消失。...因此，当我们进行反向传播时，神经元的权重将永远不会被更新，而特定的神经元将永远不会被激活。 还有件事值得一提。你可能注意到，不像 sigmoid 和 tanh，Relu 并未限定输出范围。
在这种语境下，学习的意思是为神经网络的所有层找到一组权重值，使得该网络能够将每个示例输入与其目标正确地一一对应。但重点来了：一个深度神经网络可能包含数千万个参数。...想要控制神经网络的输出，就需要能够衡量该输出与预期值之间的距离。这是神经网络损失函数（loss function）的任务，该函数也叫目标函数（objective function）。...一开始对神经网络的权重随机赋值，因此网络只是实现了一系列随机变换。其输出结果自然也和理想值相去甚远，相应地，损失值也很高。...但随着网络处理的示例越来越多，权重值也在向正确的方向逐步微调，损失值也逐渐降低。...具有最小损失的网络，其输出值与目标值尽可能地接近，这就是训练好的网络。再次强调，这是一个简单的机制，一旦具有足够大的规模，将会产生魔法般的效果。
人工智能之从零理解人工神经网络 引 人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。...人工神经网络即时基于这一想法而发展出来的，本篇博客是笔者了解人工智能过程中的对人工神经网络部分的理解与感悟，分享与大家共同进步，有偏差之处敬请指正。...0.61，我们预期的结果应该为1，与正确输出相比误差很多，误差我们一般使用如下公式来描述： 其中的连加符号是用来将多个输出的误差进行相加，本例中只有一个输出，我们可以将其忽略。...首先，最终的结果实际上是由一层层的结果经过线性计算加上触发函数而得到的，因此本质上我们可以用复合函数来表示最终的结果与输出间的关系。...更新权重后，再次进行正向的预测，之后用新的误差来反向传播在此更新，直到预测正确的概率达到我们的预期位置。本例演示的是一个比较简单的神经网络，当感知器较多和输出较多时，反向传播计算起来会非常麻烦。
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