新演算法有望培養出“智慧大腦”

記者從天津大學獲悉，該校胡清華教授團隊近日在人工智慧深度學習領域取得重要進展，首次提出“廣義多檢視學習框架”理論，有望改良“機器深度學習”侷限性，創造真正實現“早期融合、分析思考”的“智慧大腦”。相關研究在新一期全球人工智慧領域權威期刊《IEEE模式分析與機器智慧彙刊》發表。

深度學習是讓機器變得更加智慧的計算方法，其原理即針對影象、聲音和文字等資料進行表徵學習，模仿人腦機制來解釋這些資料，從大量例項中獲取資料、學習任務、分析結論。目前，主流的深度學習演算法“並不聰明”，存在著分析結論片面、難以得出規律性認識等缺陷。如何將複雜的多源資訊協同起來進行資料分析？如何讓機器實現“眼觀六路、耳聽八方、融合思考”？這是深度學習演算法研究面臨的艱鉅挑戰。

胡清華團隊率先提出的“廣義多檢視學習框架”演算法，創新性地提出了“多源資訊早期融合、與特定任務聯合學習，拓展資訊融合方向”的研究思路。與以往的人工智慧深度學習演算法相比，“廣義多檢視學習框架”的創新主要有兩方面：一是實現了跨平臺、跨維度的資訊“早期融合”，將不同領域的大資料彙總成為立體的“綜合網路”；二是構建了讓機器“自覺學習”的數學模型，不再對大量資料進行“堆砌式分析”，而是通過對綜合網路資料的合理分析，得出精簡的規律性認識，甚至能夠對複雜任務進行預測和判斷，有望實現機器從“深度學習”到“融合思考”的飛躍。（記者孫玉鬆）