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  • 深化学习能否在2020年取得突破?

    深化学习对于实现我们的必发娱乐手机版 / 机器学习技术之对象来说至关重要,但今天我们还有部分障碍需要克服。

    笔者:Bill Vorhies 来源:AI前线| 2020-01-23 15:33

    深化学习对于实现我们的必发娱乐手机版 / 机器学习技术之对象来说至关重要,但今天我们还有部分障碍需要克服。尽管可靠性和削减训练数据的对象在一年内就可能实现,但是,深化学习本质上是一种“黑盒”解决方案,他缺乏透明度的性状会带来许多质疑。

    风的机器学习乃至深度学习之监察及非监督学习,是集团目前在必发娱乐手机版 / 机器学习领域开展大量投资并从外方获取回报的骨干领域。但实际是, 该署艺术目前已经相当成熟,现金曲线也日趋平坦。

    如果我们要在必发娱乐手机版 / 机器学习领域寻找下一个打破技术,这就是说几乎可以确认的是,其一突破将来自强化学习。在加深学习园地需要投入大量之艰苦奋斗,但是平心而论,深化学习还没有达到必要的标准程度,尚不足以成为为商用化准备就绪的工具。

    在嬉戏领域已经有相当多值得报道的成功实例(如 Alpha Go),在产业化人驾驶领域也有部分成功实例。但尽管在消灭涉及千家万户决定的题材时,深化学习应该是咱们的首选技术,可他还没有达到我们所要求的档次。

    在我们的上一篇文章中,咱们强调了两个阻碍强化学习之弱点,这正是微软强化学习园地的首席研究员 Romain Laroche 所描述的:

    “它们基本上是不可靠的。更糟糕的是,出于加剧学习过程中的随机性,采用不同随机种子的两次运行的结果可能非常不同。”

    “它们需要数十亿之样本才能拥有结果,而在实际世界之使用中索取如此天量的样本是不中用的。”

    咱们注意于部分有希望之研讨,该署研究用少得多之多寡、些微的商务投入和现实约束解决了训练问题。然而,剩下的题材甚至更加扑朔迷离。

    出于加剧学习解决方案是用随机种子启动的,故此,它们本质上是对状态空间的随机搜索。考虑一下,两个启动算法随机进入这个潜在解决方案的光辉丛林,目标是找到最快的出路。尽管这两个解决方案可能达到相同的性质级别,但是,深化学习是明确的黑暗盒,他使我们无法了解系统为何及如何选择执行这一系列步骤。

    Gartner 近些年的报告 《2020 年 10 大战略技术趋势》 官方提出的两个互相矛盾的对象,突显了他主要。

    引起我们注意的两个样子是:

    趋势 8:智能设备(Autonomous things)

    “智能设备,包括无人机、机器人、船只和家用电器,采取必发娱乐手机版代替人类完成任务。该技术在半智能到整体智能的本能范围内运作,并能在包括天空、海洋和陆地等各种各样的气氛中运作。智能设备也将下独立的装备向协作的集群转变,例如在 2018 年冬天奥运会上采取的直升机群。”

    该报告没有提出的是,要贯彻这一点将急需强大而可靠的加剧学习。尽管有部分奇异震撼人之机器人(心想 Boston Dynamics 商店吧)重点依靠物理运动的作法,而不是必发娱乐手机版 / 机器学习技术,但行业需要强化学习才能往来行下一个提高阶段。

    而第 2 个样子对强化学习来说将更加困难。

    趋势 5:强度和可追溯性

    “艺术之上进正在制造信任危机。随着消费者越来越关注自身信息把收集和利用的状况,各族组织也深知存储和采访这些数据时所负责的义务越来越大。”

    “另外,必发娱乐手机版和机器学习越来越多步用于代替人类做出决策,故而演变出信任危机,并推动了对可解释的必发娱乐手机版和必发娱乐手机版治理等理念的急需。”

    尽管我们很可能想到 GDPR 以及围绕着电子商务的苦衷问题,但实际是,基于我们对必发娱乐手机版 / 机器学习如何做出决定的了解,该署艺术终将受到挑战。

    尤其是考虑到强化学习政策制定的盲目性,以及两个成功之加剧学习程序可以以完全不同之措施实现相同的对象,这将是一番难以抑止的挑战。

    应对可靠性问题

    Romain Laroche 谈起了两种艺术,开展解决可靠性问题。在伊论文中,一度用到集成方法(EBAS),而另一番用到调整微调参数条件风险值(Conditional value at Risk,简称 CvaR,即最差运行的总产),这两种艺术都能增进性能并减少训练时间,同时限制强化学习运行的风流趋势,以在系统中找到及应用故障。如果实际投入生产,该系统可以导致成功之结果,但是包含某种形式的长短损害。此后一种艺术以 SPIBB 命名,SPIBB 是 Safe Policy Improvement with Baseline Bootstrapping 的缩写,即具有基线引导的平安政策改进。

    该合并方法借鉴了机器学习中的相同概念,并且与遗传算法选择训练过程中的搜索过程类似,故而得到了部分很好的结果。

    强化学习能否在2020年取得突破?

    EBAS 书法学习速度更快,而且最终性能没有其他下降。

    强度?

    咱们似乎正在消灭可靠性问题以及另一番海量训练数据的急需问题。这的确将把我们引向透明度问题。比如,产业化人驾驶汽车在发生人员伤亡后所受到的查处。相比之下人类操作人员犯错,咱们对机械犯错的容忍度更低。

    毫无疑问,深化学习将在 2020 年做出重大贡献,但是,想要贯彻一个经过查实的,商业上得到接受的提案所面临的绊脚石,以及由于他缺乏透明性而带来的障碍等问题,不太可能在一年内完全解决。

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    【义务编辑: 张燕妮 TEL:(010)68476606】

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