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            AlphaGo宣布明年再戰(zhàn)圍棋,人類(lèi)榮譽(yù)誰(shuí)捍衛(wèi)?

            作者: 時(shí)間:2016-11-08 來(lái)源:愛(ài)范兒 收藏
            編者按:隨著人工智能的迅速崛起,社會(huì)的就業(yè)結(jié)構(gòu)也遇到了巨大的考驗(yàn),簡(jiǎn)單人力工作的市場(chǎng)勢(shì)必受到機(jī)器人與人工智能的擠壓而縮水或者轉(zhuǎn)移。

              歸根結(jié)底,支持獲得勝利的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。除了圍棋和《星際爭(zhēng)霸2》這種競(jìng)技游戲類(lèi)的應(yīng)用,當(dāng)把深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在翻譯中,可以讓翻譯變得更加通順流暢,表意清晰。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201611/339873.htm

              表示,新的翻譯系統(tǒng)簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)機(jī)器翻譯(GoogleNeuralMachineTranslation-GNMT),就某些語(yǔ)言而言,GNMT錯(cuò)誤率可以減少60%。



              (人類(lèi)翻譯、神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)和短語(yǔ)單詞翻譯系統(tǒng)的完整度(分成0~6的程度)在不同語(yǔ)言應(yīng)用中的對(duì)比)

              該項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人之一,同時(shí)也是Google智庫(kù)成員的工程師MikeSchuster談到:

              我們將按照“端到端”的模式對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練,這可以使公司更專(zhuān)注于減少翻譯的錯(cuò)誤率方面。雖然現(xiàn)在還并不完美,但的的確確是完善了很多。



              (新的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)如何檢測(cè)一個(gè)句子,并對(duì)它之間的關(guān)聯(lián)性和重要性進(jìn)行考量)

              在機(jī)器翻譯方面,Google使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)叫做LSTM(longshort-termmemory–長(zhǎng)期短期記憶)。LSTM可以保留長(zhǎng)期和短期的記憶,有點(diǎn)像人類(lèi)的大腦,這使得它可以用更復(fù)雜的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。

              和Google以前的短語(yǔ)翻譯系統(tǒng)(Phrase-BasedMachineTranslation-PBMT)不同,LSTM可以從頭到尾記住一句話(huà)再進(jìn)行翻譯,使長(zhǎng)句翻譯不再是單詞的拼湊,而是流暢通順的語(yǔ)言。

              其實(shí)多年以來(lái),Google一直想讓LSTM服務(wù)于翻譯工作,然而一直無(wú)法攻克翻譯速度這個(gè)難題。直到做了大量的工程和算法工作,才得以完善這個(gè)模型,讓新神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)能夠在跨越大型的Internet服務(wù)時(shí)保持工作速度。

              除了翻譯,隨著類(lèi)似于的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越智能,我們將會(huì)面對(duì)這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí):機(jī)器會(huì)逐步取代人類(lèi)的工作。



              正如特斯拉的ElonMusk在上手接受CNBC采訪時(shí)說(shuō)的那樣:裝備有人工智能的機(jī)器正在進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng),對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō),這很可能意味著工作流失和“基本收入的普及”。因?yàn)樽詣?dòng)化成為常態(tài),未來(lái)我們的就業(yè)選擇可能會(huì)受到限制,但這會(huì)讓人有更多時(shí)間享受他們的生活。



              除了上面說(shuō)到的人工翻譯,可能最快被替代掉的職業(yè)是汽車(chē)司機(jī)。雖然現(xiàn)在絕大多數(shù)廠商只是提供了達(dá)到SAE和NHTSALevel2的駕駛輔助功能。但從現(xiàn)今自動(dòng)駕駛的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看,全自動(dòng)駕駛汽車(chē)正式民用可能也距離我們僅有五六年的時(shí)間,而這其中的關(guān)鍵就是無(wú)人駕駛算法。



              總的來(lái)說(shuō),目前以為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能,在未來(lái)的前景不可估量。當(dāng)然,正如愛(ài)范兒的投稿作者曾慶偉所說(shuō):

              最好的時(shí)代,也是最壞的時(shí)代。有了機(jī)器學(xué)習(xí)的助攻,人類(lèi)有了研究傳統(tǒng)科學(xué)難以研究的復(fù)雜問(wèn)題的能力;人們甚至可以將機(jī)理尚不清晰的模型直接部署到產(chǎn)品中,去幫助人類(lèi)解決問(wèn)題。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究者和公司而言,這是最好的時(shí)代;而對(duì)于另一部分人而言,也許一場(chǎng)就業(yè)危機(jī)正埋伏在不遠(yuǎn)的將來(lái)。


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            關(guān)鍵詞: AlphaGo Google

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