超深度學(xué)習介紹

　　2016年隨著(zhù)AlphaGo戰勝全人類(lèi)棋手，使世界為之震驚，歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)，對于一個(gè)技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個(gè)契機，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導權，極力宣傳“深度學(xué)習模型”，把“深度學(xué)習模型”神化，同時(shí)又拋出了各種類(lèi)型的“深度學(xué)習模型”的開(kāi)源程序，以及大型GPU服務(wù)器。

　　在這種勢力的推動(dòng)下，我國年輕的人工智能研究者只能在開(kāi)源程序下研究，不了解“深度學(xué)習模型”的所以然，思想被限制。

　　其實(shí)，“深度學(xué)習模型”，存在著(zhù)訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也只能得到局部最佳解。因此“深度學(xué)習模型”不可解決黑箱問(wèn)題，自然不可用于工業(yè)控制等場(chǎng)所。再加上屬于大模型解決小任務(wù)，投入產(chǎn)出不對稱(chēng)等等原因，最終被“深度學(xué)習模型”的發(fā)明者英國的Hinton教授宣告舊的“深度學(xué)習模型”的終結。

　　在此之后，開(kāi)啟了新一代人工智能的時(shí)代。一個(gè)經(jīng)過(guò)20多年的聲音識別，圖像識別檢驗的，引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的超深度學(xué)習(Super Deep Learning SDL)，在2018年北京世界機器人大會(huì )的新一代人工智能創(chuàng )新專(zhuān)題論壇上正式發(fā)布。

　　超深度學(xué)習(SDL)的原理是，首先立足于一個(gè)最大概率的尺度，可以產(chǎn)生最大概率的空間，在最大概率空間又可以生成新的最大概率尺度,依次迭代;最終可以獲得超越統計學(xué)公式化的最大概率的解，以及最大概率的空間范圍，并可以把目標函數的最大概率的分布信息獲得。這樣的三個(gè)結果，幾乎是我們遇到的所有目標函數都希望獲得的，例如在圖像識別上，希望得到最大概率的特征抽出，最大概率的圖像識別結果等等，因此可作為普遍應用的機器學(xué)習模型。

　　超深度學(xué)習(SDL)的特點(diǎn)還有，可以自律的朝著(zhù)大概率的方向遷移，最終可以越過(guò)小概率的擾動(dòng)的阻擋，最終在最大概率的區域上停止，超深度學(xué)習(SDL)概念清楚，透明性強，可做到不管遇到什么狀況，都具有可分析性。

　　超深度學(xué)習(SDL)還具有模仿人眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機能的特點(diǎn)，人眼在反復的看到一個(gè)物體時(shí)，其圖像是沒(méi)有任何變化的，但是通過(guò)光電識讀若干次得到的圖像差別很大，超深度學(xué)習(SDL)的出現，使人們搞清了人眼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的機理，人的眼神經(jīng)是在概率空間上觀(guān)察物體的，所獲的的信息是最大概率的信息，在最大概率空間中所得到的信息是一樣的，所以最大概率的尺度就是人眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的閥值，超深度學(xué)習(SDL)，可以獲得同人眼近似的圖像識別效果。

　　超深度學(xué)習(SDL)是屬于小數據的無(wú)監督機器學(xué)習，無(wú)須訓練也可以工作，5-10次以上的訓練就足可以滿(mǎn)足使用要求。不需要大數據的人工標注，降低了應用成本。

　　超深度學(xué)習(SDL)處理效率高，可以降低計算復雜度，根據應用的規模，可以小到手機，或一個(gè)CPU，大到GPU大型服務(wù)器，都可以高效率的導入超深度學(xué)習(SDL)。特別是超深度學(xué)習(SDL)可以解決幾乎所有IT領(lǐng)域的問(wèn)題，因此可以通過(guò)無(wú)窮多的超深度學(xué)習(SDL)搭建出具有超出人們想象的功能的巨型人工智能系統。

　　早在2016年，通過(guò)超深度學(xué)習(SDL)連接成具有三層節點(diǎn)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )誕生了。新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )有感知層，神經(jīng)層以及腦皮層，與生物神經(jīng)結構吻合。感知層與神經(jīng)層之間的節點(diǎn)之間連接著(zhù)超深度學(xué)習(SDL)，隨著(zhù)處理對象的復雜性，多樣性等的應用要求，感知層與神經(jīng)層的節點(diǎn)可以無(wú)限延伸，但是計算復雜度不變，不會(huì )因為系統的處理功能的提高而降低計算的效率，這是一般系統很難達到的系統結構。

　　由超深度學(xué)習(SDL)應用于自動(dòng)駕駛應用中，顯示出獨特的威力。針對目前自動(dòng)駕駛控制的空前的復雜性，幾乎成為NP控制問(wèn)題，是通過(guò)傳統控制方法無(wú)法解決自動(dòng)駕駛系統的所有可能的控制。利用超深度學(xué)習(SDL)搭建的人工智能系統，參與到自動(dòng)駕駛的控制系統中，通過(guò)機器向人學(xué)習，機器的意識決定等可以使自動(dòng)駕駛系統突破L3級，成為完全可以擺脫人的操作的新型自動(dòng)駕駛系統。

　　超深度學(xué)習(SDL)代表了新一代的人工智能，可以被廣泛應用，并將使所有的應用領(lǐng)域發(fā)生顛覆性的改變。超深度學(xué)習(SDL)可以引發(fā)新的工業(yè)革命的產(chǎn)生，可以實(shí)現人們不可想像的應用效果，可以大大加快機器代替人的社會(huì )發(fā)展步伐，可以讓奮戰在人工智能研究和應用領(lǐng)域中的每一位專(zhuān)家、學(xué)者和工程技術(shù)人員在本次人工智能的高潮中都有建功立業(yè)的機會(huì )。

　　中國嵌入式系統產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

　　新一代人工智能專(zhuān)業(yè)委員會(huì )