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機器的“直覺(jué)”

學(xué)習能力是實(shí)現自主化的前提條件。為此，西門(mén)子研究人員正在開(kāi)發(fā)一種知識網(wǎng)絡(luò )，它以與深度學(xué)習相關(guān)的模擬神經(jīng)元和模擬連接為基礎。該網(wǎng)絡(luò )可以通過(guò)識別極其復雜的域間關(guān)聯(lián)來(lái)歸納信息?？晒_(kāi)訪(fǎng)問(wèn)的互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)內部信息系統都可以成為該知識網(wǎng)絡(luò )的應用領(lǐng)域。這項技術(shù)具有普遍而深遠的意義，且擁有能夠模仿人類(lèi)直覺(jué)的潛力。

從擁有大約300個(gè)神經(jīng)細胞的蛔蟲(chóng)，到大腦包含2000億個(gè)神經(jīng)元的成年大象，具備學(xué)習能力的生物系統形形，不勝枚舉。然而，不論研究對象是果蠅、蟑螂、黑猩猩，還是海豚，所有這些生物的神經(jīng)元都能夠處理和傳遞信息。不僅如此，這些活動(dòng)都出于相同的原因：所有有機體都需要識別并理解其周?chē)h(huán)境，然后做出適當反應，以避開(kāi)危險，保證生存以及繁殖能力。它們還必須能夠回憶代表利害的刺激。換言之，學(xué)習能力是在自然環(huán)境中求生的關(guān)鍵。盡管機器無(wú)所謂繁殖和生存問(wèn)題，但學(xué)習能力對于機器也至關(guān)重要，特別是對于自主系統，具備學(xué)習能力意味著(zhù)它們能夠持續改進(jìn)其發(fā)揮功能的能力。

西門(mén)子機器學(xué)習專(zhuān)家兼慕尼黑大學(xué)計算機科學(xué)教授Volker Tresp博士認為，學(xué)習分為三種：記憶學(xué)習（如回憶具體事實(shí)）、技能學(xué)習（如扔球）和抽象學(xué)習（如通過(guò)觀(guān)察推演出成套規則）。就*種學(xué)習而言，計算機已經(jīng)是行家里手?，F在，它們正在另外兩種學(xué)習領(lǐng)域迎頭趕上。

知識網(wǎng)絡(luò )創(chuàng )建者：Volker Tresp教授，西門(mén)子專(zhuān)家兼慕尼黑大學(xué)數據庫系統項目主任。

生成預測
隨著(zhù)傳感器的體積越變越小、成本越來(lái)越低，并且能夠實(shí)現越來(lái)越多的功能，本地和網(wǎng)絡(luò )中產(chǎn)生的數據將越來(lái)越多。這些數據洪流需要被學(xué)習系統進(jìn)行智能分析。學(xué)習系統知道關(guān)聯(lián)的機器和系統是如何運轉的，也了解需要應用哪些傳感器和測量技術(shù)才能獲得真正有用的數據。這個(gè)“物聯(lián)網(wǎng)”將不僅從根本上改變工業(yè)界，也將*改變基礎設施。舉例來(lái)說(shuō)，在交通引導系統中，車(chē)輛、控制中心、自主工業(yè)設施和智能樓宇可以實(shí)現彼此互聯(lián)。

Tresp解釋道：“在新的智能數據應用的開(kāi)發(fā)中，機器學(xué)習起到了關(guān)鍵作用。”不同于側重解讀參數的純統計程序或力求從海量數據中識別模式的數據挖掘，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等的機器學(xué)習過(guò)程將進(jìn)行預測，為實(shí)現自主決策奠定基礎。

西門(mén)子SENN軟件確?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò )的精確預測。

舉例來(lái)說(shuō)，西門(mén)子已開(kāi)發(fā)出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬環(huán)境（SENN），可用于解答不同問(wèn)題。此外，SENN還可以預測原材料的價(jià)格。例如，這個(gè)軟件可以預測未來(lái)20天的電價(jià)和其中的購電日，準確率達到三分之二。自2005年起，西門(mén)子一直使用這種方法在時(shí)間點(diǎn)購電。這項技術(shù)也可用于預測需要并入電網(wǎng)的可再生能源發(fā)電量，或者提前數日精確預測大城市空氣污染水平。

自?xún)?yōu)化風(fēng)機
西門(mén)子也在其他領(lǐng)域使用了這種可從各類(lèi)數據中學(xué)習并自主得出結論的計算機系統。例如，西門(mén)子中央研究院的研究人員正在研究如何利用機器學(xué)習技術(shù)讓風(fēng)機能夠根據風(fēng)和天氣條件的變化進(jìn)行自動(dòng)調節，從而提高發(fā)電量。西門(mén)子中央研究院在此領(lǐng)域的專(zhuān)家Volkmar Sterzing表示：“自?xún)?yōu)化風(fēng)機的基礎是從風(fēng)機自身的運行數據中推導出風(fēng)的特性。”風(fēng)機發(fā)電設施內部及外部的傳感器能夠包括風(fēng)向和風(fēng)力、空氣溫度、電流和電壓，以及發(fā)電機和轉子葉片等大型組件內的振動(dòng)等在內的相關(guān)參數。Sterzing解釋道：“到目前為止，這種類(lèi)型的數據僅用于遠程監測和診斷。其實(shí)，這些數據還可用于幫助提高風(fēng)機的發(fā)電量。”現在，Sterzing也在進(jìn)行優(yōu)化燃氣輪機運行方面的研究。這些相關(guān)研究的目標是創(chuàng )建一個(gè)自主學(xué)習系統。該系統將不僅能夠分析或可視化輪機運行數據，還可以自主解讀這些數據并自動(dòng)修正相關(guān)輪機運行。

Volkmar Sterzing的團隊致力于借助自適應軟件優(yōu)化風(fēng)機運行。Sterzing的下一個(gè)目標是自?xún)?yōu)化燃氣輪機。

深度學(xué)習與模擬神經(jīng)元
深度學(xué)習是機器學(xué)習領(lǐng)域的新趨勢。這種技術(shù)要使用多達10萬(wàn)乃至更多個(gè)模擬神經(jīng)元，以及上千萬(wàn)個(gè)模擬連接，這些數字打破了人工智能領(lǐng)域過(guò)去所有紀錄。人工神經(jīng)元有許多層，每層都負責對所學(xué)的材料進(jìn)行不同層次的抽象。比如，研究人員有望借助深度學(xué)習技術(shù)完成自動(dòng)圖像識別技術(shù)的新應用。將各層人工神經(jīng)元相互連接所得到的數據，將比早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提供的數據詳盡得多。其實(shí)，我們大多數人都隨身攜帶著(zhù)一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，比如安卓智能手機的語(yǔ)音指令系統。Tresp的團隊正在創(chuàng )建包含多達1000萬(wàn)個(gè)對象的數學(xué)知識網(wǎng)絡(luò )模型，將這項技術(shù)再向前推進(jìn)一步。除此之外，這個(gè)團隊可以就這些對象之間的關(guān)系作出多達1014種可能預測，這大致相當于成年人大腦內突觸的數量。

這種知識網(wǎng)絡(luò )可以應用于工業(yè)領(lǐng)域。由德國聯(lián)邦經(jīng)濟與科技部（BMWi）開(kāi)展的智能數據網(wǎng)絡(luò )（Smart Data Web）項目就是一個(gè)例子。這個(gè)項目的目的是在可公開(kāi)訪(fǎng)問(wèn)的互聯(lián)網(wǎng)與大型企業(yè)內部信息系統之間搭起一座橋梁。借助機器學(xué)習系統，兩個(gè)域都能從對方那里歸納信息，從而改善信息提取，并進(jìn)一步方便雙方向對方提供新的信息和事實(shí)。制造企業(yè)可以使用由此得到的信息來(lái)大幅優(yōu)化規劃和決策過(guò)程。

知識網(wǎng)絡(luò )還可用于支持醫院的醫療決策流程。為此，西門(mén)子正在由BMWi資助的“臨床解決方案的數據智能”項目框架下，開(kāi)發(fā)有關(guān)解決方案。這些解決方案基于西門(mén)子與柏林Charité醫院和埃爾蘭根大學(xué)醫院共同開(kāi)發(fā)的應用。其目的是開(kāi)發(fā)能夠學(xué)會(huì )根據可用患者數據作出預測的系統。

在一場(chǎng)人類(lèi)與計算機的腦力較量中，谷歌公司研發(fā)的阿爾法圍棋與世界棋手李世石（不在圖片中）對弈五局并獲勝。對于計算機而言，圍棋的復雜度遠勝于象棋。

阿爾法圍棋：機器與人類(lèi)的較量
阿爾法圍棋充分詮釋了*的機器學(xué)習系統的能力：2016年3月，阿爾法圍棋力挫世界棋手李世石，在自我學(xué)習機器和人工智能發(fā)展歷*立下了一座里程碑。令人驚奇的是，在谷歌公司取得這一成就之前，圍棋一直被認為對計算機而言過(guò)于復雜。例如，圍棋擁有幾乎無(wú)限多種下法，這意味著(zhù)棋手通常不得不依靠直覺(jué)。谷歌旗下的DeepMind公司開(kāi)發(fā)的阿爾法圍棋是一個(gè)旨在解決復雜任務(wù)的系統。同西門(mén)子成功用于優(yōu)化風(fēng)機和燃機的系統一樣，阿爾法圍棋使用了增強學(xué)習技術(shù)。通過(guò)對數百萬(wàn)盤(pán)棋局進(jìn)行分析，然后自我對弈，阿爾法圍棋學(xué)會(huì )了利用估值函數來(lái)評估每一個(gè)落點(diǎn)——事實(shí)證明，這個(gè)系統非常成功。