Источник статьи: Технологический институт CreditEase | Группа CreditEase по платежам и расчетам. Обмен технологиями, этап II — Лю Чуанг, руководитель группы по технологиям машинного обучения для расчетов по платежам, поделился «ИИ и основные принципы»
Поделился: Лю Чуанг, руководитель группы по технологиям машинного обучения платежно-расчетной группы CreditEase
Оригинальный текст опубликован в личном блоге: Свиньи в зоопарке.
1. ИИ и основные принципы
ИИ, то есть искусственный интеллект, в последние годы очень популярен, но в чем суть ИИ? Использование первых принципов для изучения природы ИИ может быть проще для понимания. Далее давайте обсудим ИИ, основные принципы и то, как использовать первые принципы, чтобы понять природу ИИ.
2. Первые принципы
2.1 Что такое первые принципы
Первые принципы, это понятие исходит от древнегреческого мудреца - Аристотеля.
«В любой системе есть первые принципы, которые являются самыми основными положениями или предположениями, которые нельзя опускать или нарушать». - Аристотель
Звучит немного туманно, но объяснение очень простое, а именно: у всего есть свои неотъемлемые «первоначала». Насколько я понимаю, это самое существенное. Эта вещь действительно существует. Она основана на самых основных предположениях. Вы должны ее принять. Она не требует каких-либо предпосылок или доказательств. С ее помощью вы можете сделать другие выводы. сделанные выводы, и эти выводы в конечном итоге формируют всю систему.
Приведите несколько примеров.
Мы начали изучать механизм Ньютона в младших классах средней школы. Его первый принцип - всеобщее тяготение. Его так называемое «основное положение» состоит в том, что между всеми вещами существует взаимное притяжение, и когда нет внешней силы, инерция движения объектов сохраняется. . На этих двух предположениях построено целое здание ньютоновской механики, которым руководствуются все аспекты архитектуры, промышленности и даже астрофизики.
Илон Маск, заново представивший эту концепцию миру, также является практиком первых принципов. У Маска с детства была мечта: иммигрировать на Марс, поэтому он начал работать над разработкой гражданских ракет. Сначала он пошел на сотрудничество с российской ракетной компанией, а другая сторона предложила ему более 65 миллионов долларов США, что было слишком дорого для него. Поэтому он переосмыслил этот вопрос.Маск два года посвятил исследованию принципов работы ракет, чтобы понять принципы и процессы ракетостроения и подумать о том, где самые важные затраты в процессе производства ракет. После непрерывных размышлений и практики компания Маска SpaceX сократила стоимость запуска ракет до одной десятой от первоначальной.
Затем он начал думать о том, как снизить высокую стоимость аккумуляторов для электромобилей для своего производителя электромобилей Tesla. В то время цена аккумуляторных батарей составляла 600 долларов за киловатт-час, что было слишком дорого для полноценного автомобиля. Маск заставил команду тщательно проанализировать состав батареи, исходя из первых принципов: из какого материала сделан аккумулятор? Какова рыночная цена этих аккумуляторных материалов на рынке сырья? После расследования они обнаружили, что батарея состоит из углерода, никеля, алюминия и некоторых полимеров.Если вы покупаете это сырье на Лондонской бирже металлов, вам нужно всего 80 долларов США / кВтч, что в 8 раз больше предыдущей цена. То есть, если он сможет освоить технологию и способ изготовления аккумуляторов, то останется только стоимость сырья. В конце концов они это сделали, резко снизив стоимость аккумуляторов и позволив процветать всей индустрии электромобилей.
2.2 Первые принципы и дедукция
Первые принципы и дедукция идут рука об руку. Дедукция на самом деле является выводом силлогизма. Силлогизм относится к «большой посылке, второстепенной посылке и заключению». большая посылка и меньшая посылка могут привести к выводу в соответствии с этим дедуктивным методом.
Например: «Все смертны, а Аристотель — человек, значит, Аристотель смертен.» Это простой для понимания пример силлогизма.
Видя это, вы думаете, что этот метод очень прост и кажется бесполезным? На самом деле, здесь что-то есть, я не знаю, заметили ли вы это. То есть основная посылка очень важна.Если основная посылка неверна или если основная посылка не является очень твердым допущением, то вывод может быть неверным.
Как убедиться, что основная посылка верна? Это требует, чтобы основная посылка также выводилась дедуктивно. То есть большая посылка является заключением другого дедуктивного рассуждения, а основная посылка имеет свою собственную большую посылку, и в другом дедуктивном рассуждении она существует как заключение этой основной посылки. Это формирует рекурсию, которая может продолжать идти назад, пока не будут достигнуты первые принципы.
Точно так же, как и контрольные вопросы в школе, он дает вам некоторые предположения и позволяет получить окончательный вывод на основе некоторых формул рассуждений, и вывод, который вы получаете, является очень достоверным.
Одним из наиболее классических примеров первых принципов и дедукции являются «Элементы геометрии» Евклида.Отправляясь от первых 5 аксиом и 5 постулатов, он вывел 476 геометрических заключений, которые являются твердыми и незыблемыми.
Первые принципы, дополненные дедукцией, представляют собой очень важный способ мышления о мире. Мы должны использовать этот метод, чтобы построить нашу точку зрения на мир. Для чего мы должны постоянно думать о том, что является самой основной причиной и сущностью? Как только найдено происхождение, сущность и ее первоосновы, можно легко решить другие явления, выводы и проблемы.
Конечно, это непростая задача.В этом процессе нам нужно продолжать учиться и думать, чтобы уберечь правду от лжи, продолжать думать, исследовали ли мы самое достоверное о вещах, продолжать задавать вопросы, проверять, и выводя неоднократно, пока мы не обязательно найдем его.
3. Искусственный интеллект
Вернемся к теме ИИ. В 2016 году AlphaGo победила Ли Шиши, и ИИ снова стал популярен, так что предпринимательский круг, промышленность и даже национальный уровень раскручивают искусственный интеллект, и везде звучат слова о том, что искусственный интеллект превзойдет человека и что человек существам грозит вымирание. Но так ли это на самом деле? Давайте подумаем, что на самом деле стоит за этой горячей концепцией.
Давайте начнем с маленького каштана с искусственным интеллектом, который был очень популярен в последнее время, ZAO~
Прежде всего, почему ИИ становится популярным? Может быть, то, что вы видите, — это победа AlphaGo, а то, что я вижу, — это отсутствие технологий как производительности.
ИТ-революция и Интернет-прилив, которые мы пережили, продолжались более 30 лет, но теперь эти две основные точки технической поддержки начали сталкиваться со статус-кво исчезающих дивидендов.Людям срочно нужна новая форма технологий, чтобы принять эстафету. производительности. Глядя налево и направо, блокчейн слишком раскручен, Интернет вещей задержался, а 5G в настоящее время ограничен только индустрией связи... Только ИИ-искусственный интеллект кажется следующей планкой для технологии как продуктивности. Таким образом, ИИ был брошен на алтарь.Хотя он еще незрелый, он пережил три провала.Однако стремление к технологической производительности заставило людей нетерпеливо поставить его на сцену.
Умный спросит: зачем вам новая продуктивность? Это именно то, как вы мыслите из первых принципов.Вы пытаетесь исследовать более глубокое происхождение вещей.Вы мне очень нравитесь.
На этот вопрос на самом деле очень трудно ответить.Если говорить о моем понимании, то это потому, что без новых производительных сил не может быть достигнуто все более и более эффективное создание товаров и стоимости, а постоянно расширяющееся желание потребления и кредитная экспансия сойдут на нет. внезапный конец.Экономика будет стагнировать и падать, вызывая различные экономические, социальные и политические проблемы. Рэй Далио, Джобс в финансовом мире, однажды снял 30-минутное видео о законах экономической деятельности, в котором объяснил процесс простым и понятным образом.Если вам интересно, вы можете пойти в Google.
Отложив в сторону эти разрекламированные в интернете слова, давайте посмотрим, как развивается индустрия ИИ? Зная это, возможно, вы не последуете за «ними», чтобы упиваться или бояться будущего «вымирания» человечества.
Тогда возникает вопрос: какой для меня самый быстрый, эффективный и всеобъемлющий способ понять текущую индустрию ИИ, вместо того, чтобы просто слушать однобокие слова в СМИ.
Я подумал о нескольких способах: пойти на 36氪, чтобы проверить финансовое положение компаний, связанных с ИИ, потому что я твердо верю, что инвесторы намного превосходят обычных людей с точки зрения идей и информации, и они будут более осторожными и всеобъемлющими, если они вкладывать в него реальные деньги. Поэтому, наблюдая за их инвестициями в эти компании ИИ, тенденциями и квотами, вы можете получить общее представление об отрасли.
Я также нашел Baidu, которая, как мне кажется, в настоящее время делает все возможное в направлении ИИ (конечно, вы можете подумать о других компаниях, это не имеет значения, это очень субъективно), зайдите на веб-сайты этих гигантов ИИ, как вы думаете, и понаблюдайте. их отраслевых кейсов, решений и технических документов, вы можете быстро узнать, где передовые компании внедрили ИИ.
Я также буду искать отчеты об отраслевых исследованиях некоторых компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и глазами профессиональных консультантов я могу быстро понять ситуацию в этой отрасли в их глазах.Вы должны знать, что ценность отраслевого исследования сгущается после того, как профессионалы потратят время и деньги Кристаллизация количественных показателей и субъективных ощущений.
Есть ли лучший, более объективный, менее затратный и более эффективный метод, который поможет вам понять реальное состояние отрасли?Об этом вам следует подумать, чтобы вы были более убеждены в выводе, который вы получите.
Возвращаясь к профессиональной области ИИ, когда предмет ИИ является наиболее аутентичным? Когда я только начал учиться, я не ответил на этот вопрос, поэтому эффективность обучения была не очень высокой, и добираться до двери приходилось долго.
Чтобы понять предмет, вы должны сначала понять структуру всего предмета, а затем понять наиболее существенное содержание каждой основной классификации. Тема искусственного интеллекта действительно слишком широка.В качестве примера возьмем самую популярную глубокую нейронную сеть.На самом деле это просто ветвь машинного обучения.Однако эффект нейронной сети на удивление хорош,поэтому она может учиться на многих машинах. выделиться в методах обучения.
Если мы продолжим углубляться, все машинное обучение, по сути, ищет статистические законы в данных.Этот закон должен быть представлен либо линейными методами, либо нелинейными методами.В более общем плане это может быть достигнуто с помощью методов вероятности распределение. Функция плотности распределения вероятностей сама по себе является функцией.Поскольку это функция, ее можно представить и подогнать математически, а метод подбора можно выразить комбинацией бесчисленных нейронов в глубокой нейронной сети.
Если углубиться, то суть - теория оптимизации в математике и универсальная теорема приближения в функционалах, в том числе обратный градиентный спуск в процессе нахождения параметров и т.д. Многие теории - это теория информации, статистика вероятностей, функционалы, оптимизация и стохастические процессы поддерживается строгими математическими теоремами во многих разделах математики.
знакомый? Вроде вернулась к поддержке пяти аксиом и пяти постулатов Евклида.Да, весь искусственный интеллект основан на современной математике.Это идеальная интерпретация первых принципов!
Эпилог
Поэтому не верьте СМИ и экспертам, углубитесь в это, исследуйте, что такое так называемый искусственный интеллект, исследуйте его сущность, и весь туман рассеется. Это образ мышления из первых принципов.
Будь то процесс понимания ИИ или проблемы, возникающие в работе и жизни, не ведитесь на видимость и шум, успокойтесь и серьезно исследуйте истинную природу вещей, ее сокровенный источник, таким образом, вы будете менее растерянный, более уверенный и спокойный в работе, жизни и даже быте.