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移动端

1.1 尺有所短,寸有所长

《Python神经网络编程》本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。本节为大家介绍。

作者:林赐 译来源:人民邮电出版社|2018-05-23 10:42

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第1章 神经网络如何工作

1.1 尺有所短,寸有所长

计算机的核心部分就是计算器。这些计算器做算术非常快。

对于执行与计算器相匹配的任务而言,如对数字进行相加算出销售额、运用百分比算出税收、绘制现存数据的图表,这是很不错的。

即使是在计算机上观看网络电视节目或听流媒体的音乐,也只涉及一次又一次地执行简单的算术指令。在互联网上通过管道将1和0输送到计算机,重建视频帧,所使用的算术也不会比你在中学所做的加法运算复杂,这一点也许令你颇为惊奇。

计算机可以以相当快的速度,在1秒钟内进行4位数甚至10位数的相加,这也许给人留下了深刻的印象,但是这不是人工智能。人类可能发现自己很难快速地进行加法运算,然而进行加法运算的过程不需要太多的智慧。简单说来,这只要求计算机拥有遵循基本指令的能力,而这正是计算机内的电子器件所做的事情。

现在,让我们转到事情的背面,掀开计算机的底牌。

让我们观察下面的图片,看看你能认出图片中包含哪些内容。

你和我都看到了人脸、猫和树的图片,并识别出了这些内容。事实上,我们可以以非常高的精确度快速地做到这一点。在这方面,我们通常不会出错。

我们可以处理图像中所包含的相当大量的信息,并且可以成功地识别图像中有哪些内容。但这种任务对计算机而言,并不是那么容易,实际上,是相当困难的。

我们怀疑图像识别需要人类智能,而这是机器所缺乏的。无论我们造出的机器多么复杂和强大,它们依然不是人类。但是,由于计算机速度非常快,并且不知疲倦,我们恰恰希望计算机能更好地进行求解图像识别这类问题。人工智能所探讨的一切问题就是解决这种类型的难题。

当然,计算机将永远使用电子器件制造,因此研究人工智能的任务就是找到新方法或新算法,使用新的工作方式,尝试求解这类相对困难的问题。即使计算机不能完美地解决这些问题,但是我们只要求计算机足够出色,给人们留下一种印象,让人觉得这是智能在起作用。

关键点

有些任务,对传统的计算机而言很容易,对人类而言却很难。例如,对数百万个数字进行乘法运算。

另一方面,有些任务对传统的计算机而言很难,对人类而言却很容易。例如,从一群人的照片中识别出面孔。


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