深度学习面对物理世界无能为力？包教包会的元学习或是解决方案“manbext官网(集团)有限公司，官网”

2024-12-01 06:27:01

我们所面对的这一次人工智能兴起，来自于数据量的快速增长和深度自学发展，传感器为智能体打造出一个几乎结构化的数据世界，再行借此提取规律，让智能体可以自律作业。这样构成的结果是，人工智能转入物理领域要比转入虚拟世界领域艰难的多。我们可以看见处置图像、语音、文字等等数据的AI照片、语音助手、智能引荐展现出都很杰出，可在工业、自动驾驶等等与现实世界共线的领域，却因为必须大量测试训练而进展比较较慢。

至于照料机器人、服务机器人这些灵活性更加强劲的领域，人工智能的展现出就更为差劲了。原因在于物理世界缺少较好的数据结构化条件，所须要解决问题的问题又有很大的灵活性，竟然人工智能的自学和训练显得十分简单。具体来讲，在极端情况下我们可以教会机器人手臂把水壶里的水推倒在水杯里，但一旦水壶或水杯的方位产生了变化，机器人的动作就不会一团糟。但如果我们把水杯和水壶有可能经常出现的每一个方位都作为数据输出，对机器手臂展开深度自学训练，这其中的工作成本是难以想象的。

深度自学“衰败”？元自学兴起在最近，很多人都在辩论所谓“深度自学”的衰败，其中提及的一个原因就是物理世界中深度自学能解决问题的问题是受限的，如果只依赖传感器搜集数据、再行从数据中挖出规律，成本不会高居不出。所以我们想象中在家中走来走去符合人们市场需求的小机器人如期无法经常出现，引荐算法对我们的了解理解却让人毛骨悚然。

就给人一种“深度自学让人工智能往怪异的方向发展”的观感。但深度自学无法做的，不代表人工智能无法做。在意识到了深度自学的缺失之后，很多研究机构和企业开始试图用较少的数据和更加非常简单的训练过程来解决问题物理世界的人工智能问题。

在理想状态下，人工智能的自学应当和人类自学一样。当我们自学拿筷子、系鞋带这类动作时，一般来说都是通过别人的样板之后学会，而不是准确计算出来出有每一根鞋带之间的距离要有几厘米。构建这一目标，使用方式一般来说被称作“元自学”（me ta Learning），元自学明确所指的是让智能体掌控的能力不局限于某一环境下的某一模型，而是确实掌控自学的能力，让智能体可以从容应对种种新任务，节省下简单的搜集数据、训练模型的过程。

看一眼就不会的机器人，距离我有多近？这样的叙述也许有些无法解读，但我们可以从元自学的一种明确解决方案来说明——一眼自学（One Shot learning）。一眼自学就是我们所说的，和人类一样看一眼样板就能学会动作的能力。以往来说让机器人仿效人类的动作并不是什么新鲜事，但想让机器人的仿效不道德可以应用于到现实中，必须最少两百次专业样板的数据，还要将人类的动作逻辑和机器人的部件展开一一的同构。

但在UC Berkeley人工智能实验室的研究中，采行了不得而知模型自学和仿效自学融合的方法，再行用大量操作者样板创建数据集，借此萃取基础的操作者策略参数，再行给智能体展开单一的一次样板，智能体就可以借此寻找对应的方位模型操作者策略，从而可以通过一次样板，就能让机器人操控从未见过的物体了。同时这一切都是通过计算机视觉展开的，利用摄像头或者视频载入都可以。

目前通过一眼自学，UCBerkeley人工智能实验室早已构建了让机器人一眼学会辨别有所不同颜色的球体并放进纸杯、移动物体、填充物体等等。除了一眼自学外，元自学还有很多其他解决方案，例如用记忆强化神经网络和顺序分解神经网络协助智能体从少量数据样本中一般化概念的“较少数据自学”，又比如将元自学创建在强化奖励机制之上，以更加强劲的奖励/监督机制让智能体从少量样本中获得高强度的训练等等。元自学从实验室转入现实还有多近？目前显然元自学基本都还逗留在实验室当中，仍未转入现实应用于。

不过在产学融合十分密切的今天，元自学转入我们身边并不很远。但目前来看，元自学距离实际应用于还有以下这些问题必须解决问题：第一点是元自学数据库的创建。不管是一眼自学还是较少数据自学，虽然在训练过程中大大精简，但展开训练之前仍然必须创建样板数据集。

虽然元自学的数据集比起其他技术模型的数据集更具备通用性，但创建的过程仍然是个大工程。如果经常出现当年李飞飞和Image Net那样极具声援性的数据集工程，也许可以更进一步推展元自学的发展。第二点是动作序列的连续性，今天元自学虽然早已可以顺利地已完成较慢动作自学，但足以继续执行的都是一些非常简单的动作，比如服务公司、物品移动等等。

元自学虽然提高了训练效率，但这些非常简单一动起到其他训练模式继续执行也非常简单。如何利用已完成元自学动作的交会或继续执行更加简单的工作，是让元自学协助人工智能转入物理世界的关键。

目前来看，元自学仅次于功效是让减少物理世界应用于人工智能的成本的门槛。看起来自动服务公司这项非常简单的工作，虽然技术程度不低，但往往也只有大型工厂才能应用于上。因为其中简单的训练过程和对应用环境数据结构简化的高拒绝，构成了很高的成本，只有在大型生产活动中才能摊平成本。

而对元自学来讲，过来示范动作训练集这一项“共用成本”，企业应用一起完全是不必须任何成本的——不必须专业人士对机械展开简单的调试，也不必须在生产线上重新加入各种传感器，任何人都可以展开样板，做到人工智能的老师。从元自学的发展我们可以显现出，比起理想状态，深度自学的应用于成本还是十分低的。

但人工智能的发展趋势，一定是大大向较低门槛、低成本的方向流动，元自学就是解决问题途径之一。也许到了未来，人工智能不会变为一种唾手可得的资源，让科幻电影里机器人可以陪伴每一个人。

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