自主學(xué)習(xí)：人工智能的進(jìn)化之路

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展已經(jīng)使其在功能上變得極為強(qiáng)大。通過向其指示任務(wù)，它能夠執(zhí)行許多復(fù)雜的操作。然而，隨著人工智能不斷進(jìn)化，它也將進(jìn)入一個(gè)全新的“自我時(shí)代”，在這個(gè)時(shí)代，它能夠自主學(xué)習(xí)和做出再智能的決策，不再完全依賴于人類的監(jiān)督。普萊姆·那塔拉?。≒rem Natarjan）說過：“隨著它越來越能夠自己得出聰明的結(jié)論，這項(xiàng)技術(shù)將進(jìn)入一個(gè)新的‘自我時(shí)代’”。

人類的學(xué)習(xí)過程可以通過專家的指導(dǎo)和自主學(xué)習(xí)兩種方式進(jìn)行。自幼時(shí)起，我們的大腦就在接收感官輸入的知識(shí)，并將其與個(gè)人經(jīng)歷相聯(lián)系。隨著年齡的增長(zhǎng)，我們的大腦不斷擴(kuò)展，使我們能夠保留早期獲得的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，從而在現(xiàn)實(shí)世界中生存和經(jīng)營(yíng)。這些知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)主要來源于自主學(xué)習(xí)和在特定情境中的應(yīng)用與總結(jié)。

然而，人工智能的學(xué)習(xí)過程目前仍然部分或完全依賴于人類的監(jiān)督。即使是強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，可能也缺乏運(yùn)用常識(shí)進(jìn)行推理的能力。研究人員開始探索概括性學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)的要素，以提高人工智能的學(xué)習(xí)能力。他們嘗試開發(fā)巨大的神經(jīng)網(wǎng)模型，使人工智能能夠建立起知識(shí)輸入和輸出之間的基本聯(lián)系，以便再好地進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。

在自主學(xué)習(xí)方面取得的較新進(jìn)展是人工智能系統(tǒng)GPT-3的自監(jiān)督模型，它能夠通過大量閱讀學(xué)習(xí)總結(jié)和撰寫文本。該系統(tǒng)通過查看信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如語言基本原則、文學(xué)作品等，推斷開發(fā)人員的意圖并做出知情的反應(yīng)。這種自主學(xué)習(xí)使得人工智能能夠在沒有直接監(jiān)督的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)。

此外，還有一個(gè)激動(dòng)人心的新興研究方向是“自我意識(shí)”。人工智能在其運(yùn)行環(huán)境中能夠保持自己的狀態(tài)，并進(jìn)行常識(shí)性推理任務(wù)，而無需人類事先編程。通過自我意識(shí)的能力，人工智能可以實(shí)現(xiàn)更自然的交互，比如智能家居能夠根據(jù)周圍環(huán)境狀態(tài)主動(dòng)協(xié)助用戶的日常生活。

同時(shí)，實(shí)現(xiàn)“自我服務(wù)”也是人工智能進(jìn)入“自我時(shí)代”的重要一環(huán)。隨著自我學(xué)習(xí)和自我意識(shí)的進(jìn)步，人工智能系統(tǒng)將變得再普遍化，不再局限于專業(yè)人士使用。人們將能夠定制智能系統(tǒng)，突破過去技術(shù)上的限制，從而更廣泛地應(yīng)用于各種用途，如醫(yī)療、教育、內(nèi)容傳遞等。通過低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)框架的發(fā)展，普通人也能夠訓(xùn)練、測(cè)試和部署深度學(xué)習(xí)模型，影響和決定人工智能能力的未來發(fā)展方向。

雖然人工智能的“自我時(shí)代”還沒有完全到來，但隨著全球研究團(tuán)體的不斷努力，我們每年都在向這個(gè)新時(shí)代逐漸邁進(jìn)。人工智能的自主學(xué)習(xí)、自我意識(shí)和自我服務(wù)的能力將為每個(gè)人、每個(gè)地方帶來再智能化和便利化的體驗(yàn)。