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机器人相互教学，人工智能 AI迎来进化
机器人相互教学，人工智能 AI迎来进化
在2015年10月的新闻发布会上，特斯拉展现了他们研发的Model S的自动驾驶功用，该功用允许汽车可以停止半自主驾驶，而特斯拉首席执行官埃隆·马斯克也提到，每个车辆的具有者将成为每个Model S这款车的“私人专家教练”。事实上，每辆Model S能够经过从驾驶员身上来学习改善自主特征，但更重要的是，当一个特斯拉汽车从本人的驾驶员身上学到学问时，就能够与其他一切的特斯拉汽车共享学问。
正如Fred Lambert不久之后在Electrik上报道的那样，Model S型车主都留意到这款车的无人驾驶功用改良的速度有多快。举一个例子，这款特斯拉汽车刚开端在高速公路上总是下错了出口，这也迫使他们的主人只能经过手动驾驶汽车使其行驶在正确的道路上。但在短短的几个星期后，车主们留意到他们的汽车曾经在自动驾驶的状况下不会走错出口。
一位特斯拉Model S汽车的车主说：“我发现它十分疾速地改善了这一点。”
智能系统，如最新一代机器学习软件的智能系统，不只变得愈加智能，它们在智能化的根底上其顺应才能愈加疾速。理解这些系统开展的速度可能关于导航技术革新是一项特别具有应战性的项目。
雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）在他所谓的技术革新的“直观线性”观念和如今正在发作的“指数级”变化率之间，普遍地描绘了人类在这两项观念之间了解的差距。在他发表了所谓的“加速报答定律”的这一篇非常有影响力的论文近二十年之后，一个与速度相关的演化变化理论降生了——相互衔接的设备在可以互相分享学问的状况下，它们开展进化的速度会不时被进步。
哥伦比亚大学机械工程和数据科学教授Hod Lipson最近承受采访时说：“我以为这或许是关于人工智能演化进化带来的最大指数趋向的加强。”
“一切的指数技术趋向都有不同的”指数“，”Lipson补充道。 “但是它将具有最大的潜力。”
依据Lipson的说法，我们能够称之为“机器教学”，它代表的是当设备之间可以互相传送取得并获取学问时，会使这些设备的系统改良速度得到指数量的进步。
他还说道，“有时分它们会停止协作，例如，当一台机器像蜂房一样应用其相通的方式从另一个机器学习。但是这有时分是对立性的，就像在两个相互下棋的系统之间不时停止竞赛一样。”
Lipson以为，这种开发人工智能的方式是一个大的发现，局部缘由是由于它能够绕过人类为它设计锻炼数据的需求。
“数据是机器学习的燃料，但是即便关于机器来说，一些数据也很难取得，例如一些数据可能是有风险的，迟缓的，稀缺的或昂贵的。在这种状况下，机器能够分享经历或为彼此发明综合体验来增加或交换数据。事实证明，这不是一个小的影响，它实践上是应用本身的条件来扩散到五湖四海的，因而我们说它的增长是指数级的。“
Lipson以为Google的DeepMind（一个名为AlphaGo Zero的项目）最近获得了打破性停顿，这也是一个没有锻炼数据的AI学习的绝佳例子。许多人都熟习AlphaGo，它是人工智能应用机器学习的代表，在学习了由数百万人的围棋棋局组成的大范围锻炼数据集之后，它成为世界上最凶猛的棋手。但是，AlphaGo Zero以至能够经过学习游戏规则和本人不时经过玩游戏练习来击败AlphaGo，而它也没有经过锻炼数据来加强才能。最后，为了让大家看到它的实力，它从零开端只经过八个小时的锻炼之后，它在国际象棋对弈中击败了世界上最好的国际象棋游戏软件。
如今我们能够想象，有数以千计或更多的AlphaGo在不时的分享它们取得的学问。
它不只仅在游戏中得到价值表现，而且我们曾经想到，它将会对企业进步设备性能的速度产生严重影响。
GE的新型工业数字孪生技术就是一个例子，如今仅仅经过一台机器的软件模仿便能够模仿设备在将来将要工作的项目，我们能够把它看作是一台具有自我形象的机器，它也能够与技术人员分享数据。
例如，一台带有数字孪生技术的蒸汽轮机能够丈量蒸汽温度，转子速度，冷启动以及其他数据来预测毛病，并提早正告技术人员以避免事情发作后昂贵的维修费用。数字孪生技术能够使它们经过研讨它们本人的表现来做出这些预测，但是它们也依赖于其他曾经投入工作的汽轮机模型的表现。
随着机器开端以新的和强劲的方式在四周的环境中自主学习，它们可以经过沟通他们彼此学习的东西来加速他们的开展。遍及全球的GE汽轮机可以在每台机器之间加速它们各自的预测才能。同样我们之前提到的，刚开端可能只要一辆无人驾驶汽车在学习如何控制驾驶在特定城市的一个目的地所需的时间，而如今，相似的一百辆在同一城市行驶的无人驾驶汽车能够全部共享他们学习的内容，因而它们能够在更短的时间内改良它们的算法。
随着其他采用人工智能技术的设备开端应用这种共享学问转移技术，我们在将来能够看到它们更快的开展速度。所以请记住，眼前发作的只是刚刚开端，在将来，会有更多意想不到的事情等着你为之叹为观止。
正如Fred Lambert不久之后在Electrik上报道的那样，Model S型车主都留意到这款车的无人驾驶功用改良的速度有多快。举一个例子，这款特斯拉汽车刚开端在高速公路上总是下错了出口，这也迫使他们的主人只能经过手动驾驶汽车使其行驶在正确的道路上。但在短短的几个星期后，车主们留意到他们的汽车曾经在自动驾驶的状况下不会走错出口。
一位特斯拉Model S汽车的车主说：“我发现它十分疾速地改善了这一点。”
智能系统，如最新一代机器学习软件的智能系统，不只变得愈加智能，它们在智能化的根底上其顺应才能愈加疾速。理解这些系统开展的速度可能关于导航技术革新是一项特别具有应战性的项目。
雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）在他所谓的技术革新的“直观线性”观念和如今正在发作的“指数级”变化率之间，普遍地描绘了人类在这两项观念之间了解的差距。在他发表了所谓的“加速报答定律”的这一篇非常有影响力的论文近二十年之后，一个与速度相关的演化变化理论降生了——相互衔接的设备在可以互相分享学问的状况下，它们开展进化的速度会不时被进步。
哥伦比亚大学机械工程和数据科学教授Hod Lipson最近承受采访时说：“我以为这或许是关于人工智能演化进化带来的最大指数趋向的加强。”
“一切的指数技术趋向都有不同的”指数“，”Lipson补充道。 “但是它将具有最大的潜力。”
依据Lipson的说法，我们能够称之为“机器教学”，它代表的是当设备之间可以互相传送取得并获取学问时，会使这些设备的系统改良速度得到指数量的进步。
他还说道，“有时分它们会停止协作，例如，当一台机器像蜂房一样应用其相通的方式从另一个机器学习。但是这有时分是对立性的，就像在两个相互下棋的系统之间不时停止竞赛一样。”
Lipson以为，这种开发人工智能的方式是一个大的发现，局部缘由是由于它能够绕过人类为它设计锻炼数据的需求。
“数据是机器学习的燃料，但是即便关于机器来说，一些数据也很难取得，例如一些数据可能是有风险的，迟缓的，稀缺的或昂贵的。在这种状况下，机器能够分享经历或为彼此发明综合体验来增加或交换数据。事实证明，这不是一个小的影响，它实践上是应用本身的条件来扩散到五湖四海的，因而我们说它的增长是指数级的。“
Lipson以为Google的DeepMind（一个名为AlphaGo Zero的项目）最近获得了打破性停顿，这也是一个没有锻炼数据的AI学习的绝佳例子。许多人都熟习AlphaGo，它是人工智能应用机器学习的代表，在学习了由数百万人的围棋棋局组成的大范围锻炼数据集之后，它成为世界上最凶猛的棋手。但是，AlphaGo Zero以至能够经过学习游戏规则和本人不时经过玩游戏练习来击败AlphaGo，而它也没有经过锻炼数据来加强才能。最后，为了让大家看到它的实力，它从零开端只经过八个小时的锻炼之后，它在国际象棋对弈中击败了世界上最好的国际象棋游戏软件。
如今我们能够想象，有数以千计或更多的AlphaGo在不时的分享它们取得的学问。
它不只仅在游戏中得到价值表现，而且我们曾经想到，它将会对企业进步设备性能的速度产生严重影响。
GE的新型工业数字孪生技术就是一个例子，如今仅仅经过一台机器的软件模仿便能够模仿设备在将来将要工作的项目，我们能够把它看作是一台具有自我形象的机器，它也能够与技术人员分享数据。
例如，一台带有数字孪生技术的蒸汽轮机能够丈量蒸汽温度，转子速度，冷启动以及其他数据来预测毛病，并提早正告技术人员以避免事情发作后昂贵的维修费用。数字孪生技术能够使它们经过研讨它们本人的表现来做出这些预测，但是它们也依赖于其他曾经投入工作的汽轮机模型的表现。
随着机器开端以新的和强劲的方式在四周的环境中自主学习，它们可以经过沟通他们彼此学习的东西来加速他们的开展。遍及全球的GE汽轮机可以在每台机器之间加速它们各自的预测才能。同样我们之前提到的，刚开端可能只要一辆无人驾驶汽车在学习如何控制驾驶在特定城市的一个目的地所需的时间，而如今，相似的一百辆在同一城市行驶的无人驾驶汽车能够全部共享他们学习的内容，因而它们能够在更短的时间内改良它们的算法。
随着其他采用人工智能技术的设备开端应用这种共享学问转移技术，我们在将来能够看到它们更快的开展速度。所以请记住，眼前发作的只是刚刚开端，在将来，会有更多意想不到的事情等着你为之叹为观止。
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