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终极算法会被创造出来吗? – 博客 | 云服务器和托管新闻

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我们听到了围绕主算法的阴谋和谣言,但这其中有什么道理吗? 在这里阅读更多……
终极算法听起来像是科幻小说,但它是一个在技术界获得真正关注的概念。 目前是一个原理而不是实际应用,它是 被誉为全球游戏规则改变者。 它声称它可能有能力使许多工作自动化,同时最大限度地减少人为错误。

什么是终极算法?

在佩德罗·多明戈斯 (Pedro Domingos) 2015 年出版的一本书之后,主算法声名鹊起。 作为机器学习研究的专家,Domingos 认为计算机有一天会复制人脑的思维过程。 代替无数的算法来管理我们生活的各个方面——从策划内容建议到生产线质量检查——一个总体算法可以组织我们的生活并自动执行数以千计的平凡任务。 从理论上讲,随着交通等任务变得越来越自动化,社会将得到不可估量的改善。
多明戈斯的书基于计算机科学家杰夫·辛顿 (Geoff Hinton) 数十年的研究,辛顿与他人共同创建了一种名为反向传播的学习算法。 这种深度学习算法被许多世界领先的技术公司使用,包括谷歌和微软,尽管典型的应用包括解释图像和确定在社交媒体时间轴上显示哪些广告。

终极算法可能吗?

尽管主算法是一个被广泛接受的概念,但对于如何实现它却存在不同的思想流派。 有些人认为人类知识存储在我们大脑神经元之间的连接中,逆向工程可以将机器带到意识的边缘。 机器学习的拥护者不同意,一个被称为符号主义者的团体认为学习算法可以在进行推论时结合规则得出结论。
其他人则认为进化生物学完美地封装了工作中的主算法。 第四种思想流派建议我们应该关注数学。 具体来说,倡导者指出贝叶斯定理关于新证据对既定假设的影响。 这些概率分布有望在字面上和隐喻上驱动自动驾驶汽车。 贝叶斯理论已经支持各种成熟的技术,如电子邮件垃圾邮件过滤器。
开发主算法可以赚很多钱。 这就是谷歌在 2014 年以 4 亿英镑收购英国反向传播初创公司 DeepMind 的原因。但这些公司投资的是什么,他们如何看待这个理论概念改变我们的生活?

机器学习的未来

简而言之,机器学习有能力为我们做决定。 1990 年代亚马逊首次使用精选公式的终极扩展,当时该公司开始推荐我们可能喜欢的产品。 主算法对我们了解得越多,就越能指导和支持我们。
任何看过《终结者 2》或读过反乌托邦科幻小说的人都会意识到机器学习有一个根本性的缺陷。 感知力可能使计算机能够质疑自己的状态或寻求改进。 艾萨克·阿西莫夫 (Isaac Asimov) 制定了三项机器人法则,以防止机器反抗我们。 但是,赋予计算机独立思考的能力存在明显而现实的危险。 尽管如此,对主算法的研究在未来几年可能会加速,无论感知的好处多长时间都超过潜在的风险。

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