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不得不服!这才是宇宙最强CPU

作者:至尊 来源:世界搜集 时间:2016-01-08 阅读: 字体: 在线投稿
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大脑能非常快速地识别复杂的事物,区分其种类。例如,不管字母A的外形、质地和背景怎样,或者不管同事的头上戴着帽子还是变了发型,我们总能认出来。

我们也能根据事物露出的一部分, 比如床的一角或门的铰链,来认出它们。这到底是怎么实现的呢?人类是不是使用了特别简单的技巧来完成这些复杂的任务?这些技巧是不是能用来改善计算机视觉,提高机器学习能力或机器人性能呢?

乔治亚理工学院的研究人员发现,人类能使用不到百分之一的原始信息来给数据分类,他们还确认了一种能够解释人类学习行为的算法,这种方法也能用于提升机器学习能力、数据分析和改善计算机视觉。

“我们怎么能够感知我们周围的这么多数据呢?怎么就能区分这么多种类型,这么快速,这么笃定?”乔治亚理工大学计算机科学的特聘教授桑托什·万帕拉说,“人类那么做的基础是什么?这是一个计算问题。”

该大学负责研究人类行为的研究人员做了“随机投影”试验,来理解人类的学习行为。他们把原始的抽象图像呈现给测试对象,然后询问他们是否能够识别出那些只显露一小部分特征的图像。

“我们假定随机投影是人类学习的一种方式,”阿里亚加说。他是资深科学家和发展心理学家。他解释说:“最简洁的答案是,预测可能总是对的。只要给人类百分之零点一五的数据,人类就能做到准确预测。”

接着,研究人员测试了一个计算机算法,让机器(非常简单的神经网络)计算同样的测验。机器的表现跟人类一样。“我们发现,人类和机器的神经网络非常相似。”

科研人员想找出一个数学定义,找出典型和非典型的公式,然后,据此预测出对人类和机器学习来说最困难的那种数据。人类和机器的表现差不多,这表明随着时间的过去,人们将能预测出最难获悉的数据。

这个研究成果刊登在《神经计算杂志》上,被认为是对“随机投影”的首次研究。

为了测试他们的理论,研究人员做了三组150X150像素的抽象图像,然后把那些图像缩小到最小的随机投影。被测试人员看到所有图像的时间是10秒钟,然后会随意给出某一个图像的16张草图。使用抽象图像的目的是,确保人类和机器都不会提前获得该测试物的相关知识。

“我们惊奇地发现,简单的神经网络和人类的表现是如此接近,”万帕拉说,“通过研究人类学习模式,我们发现机器神经网络的设计太了不起了,不过它还很薄弱。发现它跟人类的行为匹配,真是太让人惊讶了!那是一种几何学、机器神经计算和机器学习能力的创造性组合!”

虽然研究人员不能明确声称人类大脑的识别能力就是随机投影,但是研究结果随机投影看起来是个有道理的解释。

另外,随机投影是使数据不必丢失主要内容而得到有效管理的一种方法,至少对完成分类和做决定这样的基本任务来说是这样。