
在科技飛速發展的當下,人工智能已滲透到生活的方方面面,其身影無處不在。但你是否真的了解人工智能?它究竟是什么,有著怎樣的底層邏輯?數學又在其中扮演著怎樣關鍵的角色?
7月27日,中科館大講堂特邀北京航空航天大學軟件學院教授王寶會老師,圍繞人工智能的定義、核心要素、底層邏輯等內容,帶領大家揭開人工智能的神秘面紗,深入探尋這一前沿技術的諸多奧秘。
人工智能的學習是“人工引導建框架+機器自主優參數”的協同過程,主要分五步:首先明確學什么,若目標是預測連續值(如數列下一項),則歸為回歸問題,若需區分類別(如識貓狗),則為分類問題,明確建模方向;接著觀察數據規律、特點,鎖定適配的學習方式;然后整理有用信息,給數據搭線索,人工梳理學習目標;再搭模型讓機器練,先建個簡單計算式子,把線索和目標喂給機器,機器會自己慢慢調式子中的數字,直到算得準;最后用練熟的模型干活,把要預測的序號代進去,就能算出結果了。
大模型用到的數學,主要有幾類:一是線性代數,例如把數據整理成類似表格、清單的形式,方便大模型計算和理解;二是微積分,幫大模型調整內部的參數,例如算錯了怎么改、改多少,才能讓結果更準;三是概率論和信息論,例如判斷數據的不確定情況,或者衡量信息有沒有用;另外,還有反向傳播、梯度下降、損失函數等,這些數學合起來幫大模型看懂信息、越練越準,最終掌握各種任務。
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(責任編輯 / 段雯娟" " 美術編輯 / 徐博宇)