一些关于识别的胡思乱想
2017-09-12 17:47
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最近在思考一个识别问题。参考人类幼儿时期学习一个事物,假设一个家庭场景:
妈妈指着自己的眼睛说“这是眼睛”。
婴儿也指着妈妈的眼睛说“这是眼睛”。
假设此时这个过程婴儿已经学习了“眼睛”是什么,那么此时婴儿只接受了一次有标签数据,如果此时给他一条鱼,指着鱼的眼睛问婴儿这是什么,若婴儿答出这是眼睛,那么如果能知道婴儿学习的原理,我们同样可以用于机器学习,通过这样减少更多训练的数据,并且可以判断更多的同类。但是宝宝们如何学习,这估计要请教人类学、神经学、教育学的专家了。
而这个结果我们还需要考虑很多因素。例如,婴儿在确认眼睛是“眼睛”时,可能会出现他指着妈妈的嘴巴说:“妈妈你的眼睛没擦干净”,然后他妈妈纠正说“这不是眼睛,是嘴巴”的纠正过程。
作为一个成年人,我们回头去设想,我们在婴儿时是如何认知眼睛的,可能每个人认识过程是不一样的,我们的关注点可能是:
“眼睛长在脸上”
“眼睛有白色的有黑色的”
“眼睛会眨,有眼皮”
“眼睛长在鼻子上面”
“眼睛长在嘴巴上面”
“眼睛成双出现”等等
但是如果我们只有人眼的标签,如何过度到,识别鱼的眼睛(因为他没有眼皮,不会眨眼),识别卡通人物的眼睛(因为它极具创造性,可能嘴巴长在眼睛上面,也可能只有一只眼睛)等等,与我们所知道的特征相矛盾。或许人脑就像计算机,可能我们表述不出很准确的特征,因为我们不由自主的理解了一些高于三维的信息。
而如果辩证的看待问题,机器也可以不按照人类的成长历程来进行学习,虽然按照机器的计算速度、人类的学习模式,机器可以比人类花更少时间学习同一件事情。但也可以像从其他方面解决这个问题。而毫无疑问的是,根据人类学、生物学、神经学给机器学习提供了很多新思路。
妈妈指着自己的眼睛说“这是眼睛”。
婴儿也指着妈妈的眼睛说“这是眼睛”。
假设此时这个过程婴儿已经学习了“眼睛”是什么,那么此时婴儿只接受了一次有标签数据,如果此时给他一条鱼,指着鱼的眼睛问婴儿这是什么,若婴儿答出这是眼睛,那么如果能知道婴儿学习的原理,我们同样可以用于机器学习,通过这样减少更多训练的数据,并且可以判断更多的同类。但是宝宝们如何学习,这估计要请教人类学、神经学、教育学的专家了。
而这个结果我们还需要考虑很多因素。例如,婴儿在确认眼睛是“眼睛”时,可能会出现他指着妈妈的嘴巴说:“妈妈你的眼睛没擦干净”,然后他妈妈纠正说“这不是眼睛,是嘴巴”的纠正过程。
作为一个成年人,我们回头去设想,我们在婴儿时是如何认知眼睛的,可能每个人认识过程是不一样的,我们的关注点可能是:
“眼睛长在脸上”
“眼睛有白色的有黑色的”
“眼睛会眨,有眼皮”
“眼睛长在鼻子上面”
“眼睛长在嘴巴上面”
“眼睛成双出现”等等
但是如果我们只有人眼的标签,如何过度到,识别鱼的眼睛(因为他没有眼皮,不会眨眼),识别卡通人物的眼睛(因为它极具创造性,可能嘴巴长在眼睛上面,也可能只有一只眼睛)等等,与我们所知道的特征相矛盾。或许人脑就像计算机,可能我们表述不出很准确的特征,因为我们不由自主的理解了一些高于三维的信息。
而如果辩证的看待问题,机器也可以不按照人类的成长历程来进行学习,虽然按照机器的计算速度、人类的学习模式,机器可以比人类花更少时间学习同一件事情。但也可以像从其他方面解决这个问题。而毫无疑问的是,根据人类学、生物学、神经学给机器学习提供了很多新思路。
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