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第254章 倒行逆施（第2页）

因为论文里似乎提出了一种崭新的概念。

现在虽然深度学习很受欢迎，但是说到底深度学习主要是从大数据进行学习，就是通过很多标注的数据，使用深度学习算法学习得到一些模型。

虽然叫着人工智能的名字。

但是这种学习方式和人的智能是非常不一样的。

人是从小样本进行学习。

人对图像进行分类，只需要很少几个样本就可以做到准确分类。

两三岁小孩，开始认识世界的时候，他如果想知道什么样的动物是狗，我们给他看几张狗的图片，并且告诉他狗有什么特征，和其他动物像猫或者羊有什么区别的话，小孩可以很快很准确的识别狗。

但是像深度残差神经网络，一般来说一个类别大概需要上千张图片才能进行比较充分的训练，得到比较准确的结果。

再比如汽车驾驶，一般来说，通过在驾校的培训，也就是几十个小时的学习，几百公里的练习，大多数人就可以开车上路了。

但是像现在的无人车可能已经行驶了上百万公里，还是达不到人的全自动驾驶的水平。

原因在于，人经过有限的训练，结合规则和知识能够应付各种复杂的路况，但是当前的AI还没有逻辑思考、联想和推理的能力，必须靠大数据来覆盖各种可能的路况，但是各种可能的路况几乎是无穷的。

随着一项项能力的提升，章杉现在对人的理解也很深。

人的智能包含了很多方面，最基本的阶段是认知性智能，也就是对整个世界的认知。

尽管现在对于图象识别、语音识别，AI已经差不多能达到人类的水平，当然可能是在某些特定的约束条件下，能够达到人类的水平。

但是其实这种认知性的任务，对人类而言都是非常简单的，现在AI所能做的这种事情或者能达到的水平，人其实也很容易做到。

只是AI可能在速度上更快，并且规模上去之后成本更低，并且24小时都不需要休息。

更有挑战的问题是，人工智能能不能做一些人类做不了或者是很难做好的事情。

像图象识别、语音识别这类认知性的任务，AI之所以做得好，是因为这些任务是静态的，所谓静态就是给定输入，预测结果不会随着时间改变。

但是决策性问题，往往和环境有很复杂的交互，在某些场景里面，如何做最优决策，这些最优决策往往是动态的，会随着时间改变。

现在有人尝试把AI用到金融市场，例如如何用AI技术来分析股票，预测股票涨跌，对股票交易给出建议，甚至是代替人来进行股票交易，这类问题就是动态决策性问题。

决策性问题的第二个难点在于各种因素相互影响，牵一发而动全身。

一支股票的涨跌会对其他股票产生影响，一个人的投资决策，特别是大的机构的投资决策，可能会对整个市场产生影响，这就和静态的认知性任务不一样的。

在静态认知性任务我们的预测结果不会对问题（例如其他的图像或者语音）产生任何影响。

但是在股票市场，任何一个决定，特别是大的机构的投资策略会对整个市场产生影响，对别的投资者产生影响，对将来会产生影响。

当前深度学习已经在静态任务里面取得了很大的成功，如何把这种成功延续和扩展到这种复杂的动态决策问题中，也是当前一个深度学习的挑战之一。

章杉认为，一个可能的思路是博弈机器学习。

在博弈机器学习里，通过观察环境和其他个体的行为，对每个个体构建不同的个性化行为模型，AI就可以三思而后行。

选择一个最优策略，该策略会自适应环境的变化和其他个体的行为的改变。

……

章杉在这篇论文继提出了一种几乎是完全反深度学习思路的机器学习——浅度学习。

强调增强博弈机器学习的重要性，强调AI的逻辑性和思辨性，大幅度降低“机器学习”

任务量。