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李永乐:比人工智能更可怕的是……
最后更新: 2023-08-12 10:19:564. 视觉原理
接下来我们来讨论视觉原理。为什么你能看到我是一个人?当你看到我时,你真的立刻觉得自己在看一个人吗?不是的,实际上你看到的是一堆像素点,是我的身体影像进入了你的视网膜,上面有很多感光细胞投影,使你感觉到了一大堆像素点,但问题是如何才能知道这些像素点是一个人?实际上这就是视觉原理。
视觉原理是最近几年才被真正搞清楚的。在1981年,诺贝尔生理学和医学奖获得者,科学家大卫·苏泊尔和威瑟尔两人发现了视觉原理。具体做法是将电极插入猫的脑子,让猫观察各种信号,观察完成后,发现猫的大脑中与视觉相关的细胞分为两种:一种是对特定线条有反应的细胞,称为简单细胞;另一种是对运动线条有反应的复杂细胞。
在他们的启发下,日本科学家在福岛邦彦提出了神经认知模型。
这个模型很有趣。
他认为:人的视觉分为多层。外界光进入眼睛后,通过瞳孔晶状体在视网膜上的成像实际上是一堆像素点,这些像素点信息会传递到大脑中,大脑最初接收信号的是V1皮层,或者叫初级皮层;初级皮层获得像素点后,会对像素点进行处理,处理后变成线条,再传到V2皮层,称为次级皮层;次级皮层根据这些线条组合成图形;再传递到三级皮层。
当你看到一个人时,首先是一堆像素点,然后大脑将这些像素点连成线条,接着将线条变成图形,再上色。最后你就发现原来看到的是一个人,不是一个昆虫。
这个模型就被人们做成了一个人工智能的方法,首先通过组合像素点,将其变成边缘特征,然后将边缘特征组合成轮廓,比如鼻子和眼睛等,最后将轮廓转化为更大的物体模型。这与传统认知有所不同,传统认知认为,首先观察到轮廓,再关注细节。实际上,但事实上科学家说,我们是将细节逐步组合成一个整体,才能认识到对方的整体,每一级工作都是在人脑的不同区域完成的。
这个人就叫杨立昆。杨立昆想,既然人脑可以做这件事,计算机能不能做?于是他就做了一个卷积神经网络。插一句,前段时间,杨立昆出来说,ChatGPT没有任何的智能,它只是鹦鹉学舌,但是大部分人还是对这个ChatGPT非常感兴趣。
5. 卷积神经网络
我们来简要介绍卷积神经网络的原理。卷积神经网络的原理稍显复杂,首先,我们想让大家看这4张图,实际上每张都是一个字母X,人类一眼就能看出来,但这4张图完全不一样。
因此,在计算机无法识别出它们是不是X时,我们需要采用一些方法。虽然这些图形本质上不太一样,但它们都有一些共同的特征,比如,中间都是一个中间白、四角白,然后四边有一块黑色的十字图形;再比如,左上角都有两个白块。所以我们假设无论在哪个地方,只要能寻找到这些特征,或者找到的这些特征特别多的时候,我们就认为它是一个X。
具体如何寻找涉及到复杂的运算,称为卷积。大致意思是将原来的数据与设计好的卷积核进行内积,内积就是对应项相乘再相加,然后得出一个特征值,特征值越大,说明它越满足X的特征。例如,这里的特征值为2,说明左上角的图形与卷积核接近,若特征值为3,则更接近。
我们通过这种方法逐步寻找,最后得到一张图,它展示了我们完成卷积后的结果。这个结果告诉我们,在这些部位的特征是2333,表示这些部位的特征非常接近。我们还可以将这作为一个示意图,将原来的图像通过卷积核转换为多个不同的图像,每个图像代表一些特征,这些特征组合起来便是我们想要的判断结果。
还有一个过程叫池化,这个概念更加复杂一些。大致意思是,左上角2、3表示左上角确实具有某个特征,特征2并没有特征3强,那么可以省略特征2,这样计算会更简单一些。总之,我们需要通过卷积抽象出图像的特征,然后通过池化,可以让图形更小一些。池化后,我们进入Sigmoid函数,大意就是决定到底是否向下游进行传递。比如这张图的特征值非常大,就表明特别容易产生一个X,因此,这组神经元可能会向下游传导。
总的来说,经历了卷积、池化等步骤,我们就模拟了人眼的机制,本来输入大量像素点,通过卷积抽象出特征,再输入到下一层。对于计算机来说,一个人和一只威尔士柯基犬并无区别,但是经过一层一层输出,计算机就理解了,这堆杂乱的像素点组合出来的是人、桌子、椅子。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 史岱君 
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