求实智能如何构建一个像""红后""那样的人工智能

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科学求实是什么意思

科学求实的精神与探索精神： 　　注意实践、刻苦钻研、对科学不懈追求的科学精神。

积极观察，并动手实践，动脑思考，积极交流并反思，从个人经历和思维上来构建自己的知识，从而提高学习效率.而且要锻炼思维，善于想象，有较强的逻辑性 ，培养对科学的兴趣。

什么是求实精神

求实精神是实体发展主义哲学提出的“两个精神”中的一条，与务实精神相区别。

简要概括起来，求实精神就是去伪存真，拨开复杂的外表求得事物的本质。

在语言表述上非常表象，用比喻的方式来表述概念，这个实在是思辨的缺失。

一种精神用文学的方式去描述她会非常形象生动，渲染得活灵活现、栩栩如生；但用抽象的语言去表述她就会苍白无力。

可是思辨的方法要求我们排除比喻的形式，这个形式可以帮助我们理解，但不严谨周密。

求实精神是思辨中凝结的根本道路，一种追求真实的精神。

求实精神以求取真实为根本，丢弃一切人或物的权利纠缠，不求真实誓不罢休。

以真实为务，以真实为本，以真实为一切。

不管现实的权利纠葛，不顾及现实的权利纠葛，丢弃自身主体的权利纠葛，纯粹地追求真实。

这个就是求实精神。

我们怀念自然哲学时的哲学方法，虽然那个时候的研究工具非常差，缺乏基本的资料，但求实精神得以彰显。

智识阶层共同地遵循朴素的求实精神，不会为现实的权利而歪曲研究与探索。

他们不会抱着这样目的去探索与研究，得出怎样的认识成果对哪些社会阶层哪些人有利。

他们没有这个的现实的功利心态，他们没有这样的意识，他们探求世界的事物为的就是弄清真相，弄清事物的规律。

探索的目的仅此而已，再无其它

厦门求实楼宇对讲品牌好不??

楼宇对讲品牌比较多,像这种弱电设备和其他产品都不能兼容.求实品牌的还是可以. 我记得"求实"现在只需要一根网络双绞线连接,从布线成本来说就比其他品牌要节约很多.听说走的是高端路线,尤其是智能家居面,从技术上看就有领先优势,好像是标准水晶头接口哦. 我工程商朋友说他们有独立的新产品老化试验室,质量应该可以.至少性能不比视得安差,毕竟弱电设备有老化试验室的太少啦. 应该各个省都有办事处.

如何构建一个像""红后""那样的人工智能

首先，我们来解释一下什么是“灾难性忘却”（etting）。

现有人工智能技术的底层是机器学习技术，也就是利用很多层神经网络来对问题进行量化分析。

最终得到一个相对靠谱的神经网络，知道如何分解问题最合理，却不知道网络参数数值与最终结果除了正确率之外的其他逻辑意义。

那么我们假设现在有两个需要学习的新生事物A和B，而我们先后用一套神经网络去学习，就会出现一个非常尴尬的局面：让人工智能学习完A之后学习B，之前为完成A任务所建立的神经网络就变得无用，需要再次从0开始积累。

当神经网络学会如何解决B问题之后，A问题的解决方法却又已经被覆盖，等于“忘记”了。

那种想说一件事，但是因为被打断突然忘掉了，有多郁闷你肯定懂。

通俗点来说，虽然这套神经网络能够同时学习A、B两种事物，但他们从本质上来说却不是一个神经网络，因为它并不能同时完成两项事务。

这个特性就好比一堵“高墙”，拦住了人工智能往通用化的方向前进。

也正因为不能通用化，所以我们目前看到的人工智能还久久停留在“弱人工智能（只能完成一个或者一类实际问题）”阶段。

为了解决这个问题，DeepMind此次引入了一套全新的算法体系EWC（弹性权重巩固），原理并不复杂。

A、B两个任务，以及分别对应的两个神经网络依旧是A、B两个需要学习的事物，但在学习完A之后EWC算法中多出来了一步：根据神经网络中每一个神经元与结果的关系强弱，分别给他们加上一个对应的时间保护设置。

当再次学习全新事物B时，A事物最关键的神经网络结构会被保留，即便少部分被覆盖，也能快速通过再次学习获得。

袁行远特别指出：“这次DeepMind进展的关键，在于19个游戏用的是同一个神经网络。

”单从这个成绩来看，DeepMind这次的实验已经算成功了。

不得不说，这的确很像人脑的工作方式。

因为人类大脑也会左右分工、大脑皮层的不同位置也会负责不同任务。

处理具体问题的时候，大脑对应区域自然会运转起来。

而EWC的出现，就是去衡量这些无法同时工作的神经网络应该如何分别留存。

实际上，DeepMind这套算法的参考对象就是人类和哺乳动物大脑，因为他们都有巩固先前获得技能和记忆的能力。

根据神经科学目前的研究成果，大脑中主要有两种巩固知识的方式系统巩固（systemsconsolidation）与突触巩固（onsolidation）。

系统巩固的过程中，人类大脑将快速学习部分获得的记忆转印进了缓慢学习的部分。

这一转印过程有有意识的回忆参与，也有无意识回忆的参与，人类做梦时就能完成这一转印过程。

而在突触巩固中，如果一种技能在此前的学习中非常重要，神经元之间连接就不会被覆盖。

而这次DeepMind公布的EWC算法，实际就模拟了突触巩固。

但毫无疑问，即便装备了EWC算法，人工智能目前的记忆复杂程度还远远比不上人类。

是骡子是马？拉出来玩几把游戏再说既然算法有了，自然要测试一下。

DeepMind选择了一个自己熟悉的项目：19款ATARI2600（一款1977年发布的经典像素游戏主机，之上有数款最经典的游戏）游戏。

早在2015年，DeepMind就通过自行研发的神经网络DeepQ，在这些游戏上得分超过了人类。

还是熟悉的项目，但DeepMind这回在DeepQ基础上加上了EWC算法。

同时为了验证EWC算法的有效性，他们添加了一个考核条件：每种游戏只能学习2000万次，然后就切换到下一个游戏。

当19个游戏全部被学习一次之后，再从第一个游戏重新开始学习。

最终他们得到了下面的结果：注：SGD（蓝色）为没有加上EWC的学习结果，红色是加上EWC算法之后，singlegame（黑色）为持续对单个游戏进行学习的结果。

需要额外解释一下的是，这些图表中横向坐标是学习次数，同时EWC并不是连续学习的结果。

EWC每两个峰谷之间实际上已经学习了另外18个游戏。

对结果做一个简单统计：在19个游戏中，总共有11个EWC成绩达到或者接近（以80%计算）singlegame的成绩。

另外一方面，EWC与SGD成绩对比也能显现出很有趣的趋势：在绝大多数游戏中，两者都会在“重新学习”之后发生较明显的成绩下滑，但是EWC的成绩通常比SGD高，而且整体波动幅度会越来越小。

而这恰恰证明，EWC的确记住了这个游戏怎么玩。

但与此同时，我们还能发现另外一些有趣的结果：1、breakout、stargunner、Asterix这几款游戏中，数据的积累非常重要，singlegame也是在学习量积累到一定程度之后才找到其中的规律，而每个游戏只能学习2000次的限制让EWC、SGD都无法取得进展（即便我们继续增加回合数，希望也很渺茫）。

2、在kangaroo这款游戏中，不同的学习尝试似乎反而促进了分数，EWC在数个回个之后曾取得多个超过singlegame的成绩（这跟人类玩游戏需要状态、灵感有点类似）。

3、在demonattack、defender、spaceinvaders这几款游戏中，EWC在几个回合之后出现成绩下滑。

即便后面多个回合继续研究也没有起色。

这可能是由于学习次数不够，同时也有可能是因为EWC网络没有正确选择应该保留的神经网络组件的结果。

这次实验证明了EWC的确能够工作。

但不同游戏下表现差异比较大。

如何选择需要“记忆”的神经网络，每次学习的次数如何决定？这些硬性条件同样需要算法来平衡，我们甚至可以说现在的EWC算法是残缺的。

袁行远对这部分实验也指出了自己的几个看法：1、DeepMind选择ATARI2600游戏作为测试样本有其原因所在，虽然游戏种类、玩法、成绩不同，但输入都是一致的，这在一定程度上保证了神经网络的通用性质。

2、这次记忆体系的构建并不会直接打通强人工智能之路，这还是一个非常漫长的道路。

3、神经科学目前的积累基本已经被人工智能所“掏空”，接下来人工智能的进展还需要不断靠尝试推进。

记忆铺路，让强人工智能早日来临正如上文所提到的那样，引入“记忆”最终是为了前往人工智能的终极目标——强人工智能，这也是最理想的道路之一。

袁行远就此分享了一下目前他所理解的两条前往强人工智能的道路——语言与记忆：“就比如AlphaGo，它现在的确很厉害，未来肯定能超过人类。

但它目前还不能做到我最希望的一件事，把它下棋的经验写出来。

这样虽然它能下过人类，但是人类并不能理解它的思考，那就等于对人类没有意义。

”那么怎么才能让AlphaGo学会写书呢？首先就是能够将AlphaGo的下棋经验记录下来，也就是记忆；其次还需要将这些记忆变成人类所能理解的代码、语言。

当然，此次DeepMind所尝试的算法还非常有限，并不能算作一个完整的记忆体系。

究竟怎么样的记忆才是人工智能最需要的？袁行远表示：“记住东西是必须的，关键是要能够变成一本一本的书，也就是能够输出一个外部可以接受的成果。

这样不同的人工智能能够交换知识，人类也可以进行学习。

”从时间长度来看，这些书本实际可以定义为一个个长期记忆，能够永久保存、更新就最好了。

至于语言方面，彩云AI最新产品“彩云小译”就是一款人工智能驱动的翻译产品。

在之前接受Xtecher采访的时候他也曾强调过：“我们目前在做的是人与人之间语言的翻译，未来实际上同样也可以作为机器与人沟通的桥梁。

”