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新物种,增强型AI算法成工业应用的关键

  2019年06月21日  

  我们生活在一个纷繁复杂的世界,充满着无尽的未知?#25512;?#24453;。在人类发展的历史长河中,历经千年的探寻,但?#26434;?#22823;量客观逻辑等待进一步的探究和挖掘。AI?#38469;?#30340;崛起加速了整个人类文明的进程,它不只是数字或算法,也附着了人类对未知世界的开拓与想象。

  作为数值计算和系统工程建模的软件工具,MathWorks旗下的MATLAB在科学计算,金融,工程等多个领域发挥着重要作用,Simulink作为系统仿真的软件平台是许多科学家和工程师的必备日常,随着人工智能?#38469;?#30340;崛起,MathWorks把AI提升为企业战略的重要组成部分。

  据统计,2018年中国人工智能市场规模突破200亿元大关,达到238.2亿元,相比2017增长率达到56.6%,随着?#38469;?#30340;逐渐成熟,科技、制造业等行业巨头已经开始在相关领域中实施AI布局,这也从另一方面导致了AI应用场景的快速扩展。2019年,人工智能已经不再是下围棋的小娱乐,在多维度的实体经济中逐步走上了历史的舞台,作为驱动经济增长的新工具,AI正在成为与电力比肩的通用资源。

  MathWorks首席战略师Jim Tung先生在MathWorks “超越智‘我’”主题会议的演讲中也提到,人工智能是一项革命性的?#38469;酰?#23558;深刻影响了整个世界经济的走向。

  MathWorks首席战略师Jim Tung

MATLAB AI算法三大方向

  深度学习、机器学习、增强学习是MATLAB归纳和引入的三种算法,针对这三段趋势对应的不同的挑战,MathWorks相对采用了不同的策略。机器学习会涉及到很多不同的方法和工具,客户可能会很熟悉每一个算法,但最大的困难是如何快速选择合适的算法,或合适的?#38469;酢ATLAB工具可以辅助开发者快速地选择最合适的应用和算法。

  深度学习?#26434;?#24456;多工程师并不像机器学习那么熟悉,其挑战在于如何帮助客户认识到深度学习?#36152;?#30340;工作。深度学习的潜力巨大,但是如何更适宜的应用这些?#38469;酰?#25110;者合?#23454;?#36873;择?#38469;醪问?#26159;重要的问题。

  增强学习是另外一个不同的领域,虽然存在时间比较久,但是没有一个特别合适的工具来实现增强学习的应用。

  三种?#38469;?#22312;成熟度,或一些应用上会有不一样的理解。 目前,这三个AI方向对MathWorks而言都很重要,由于MATLAB的用户群很广泛,学校和科研人员,会更关注软件?#25226;丶际?#30340;进展,而大多数的公众会关注产品的具体应用情况,所以如何落地应用才是问题的关键,而MATLAB作为工具不会只关注在其中的一个点上。

增强型AI算法

  针对工业与机器人控制领域打造的增强型AI?#38469;酰?#26159;MathWorks MATLAB推出的全新的功能,相比深度学习与机器学习,虽然诞生时间较早,但流传的广度却相对?#31995;汀?#22686;强型AI?#38469;跏强?#21046;行业内所强调的应用训练型AI,Jim解释。可以把这项?#38469;?#24819;象为训练一只狗,或者一只动物。

  由设计者决定什么样的行为是好行为,当算法做出一次好的行为后,可以给予肯定的鼓励,由此推动算法的升级。相对也可以设计?#22836;?#36335;线。长时间的训?#27867;螅?#31639;法会理解如?#38382;?#26045;正确的行为。

  实际上是工程师逐渐地有意识地训练这套算法,指引算法执行正确的决定。这是增强学习工具箱里面最基本的理念。MATLAB并不去设定行为的正确与否。这个工具箱是训练对象去符合某一种行为的规范。目?#25353;?#37096;分竞争者的AI属于比较狭窄应用领域的AI,而增强学习工具箱就是希望能够把这种AI,应用到工控领域中去。

  实际上增强型AI基本上是一个优化工具。?#26434;?#29305;别应用场景或者特定条件下进行算法的优化。根据一个系统的表现,去决定是否应该去鼓励它继续这样表现,或者表示期待改变。

  可以把这个增强AI工具箱用在一个真实的系统里面,但是会花很长的时间去纠正系统的行为。目前增强型AI工具箱提供基于仿真提高、改变的工具,通过仿真会比在真实系统里调整速度快很多,这也是增强AI工具箱的最大优势。

  此外,通过仿真即使在没有真实系统的情况下,依然可以通过软件产生出来百万、千万的数据,在大规模的集成运算的环节里面去进行仿真,即使在真实条件不够充分的情况下,依然可以把控制器训练出来。

学习模型的方式

  增强学?#23433;?#19981;是要把机器学习或者深度学习的算法做一个更强化的版本,它是机器学习的一个?#31181;А?#26426;器学习和深度学习都需要大量的数据,用数据+标签的方式,最后选举出一个模型,人工准备数据和标签在这两种算法中不可避免。

  但增强AI的场景之下,很多情况是很难去做类似的准备。比如简单的图像可以进行处理,但是做复杂的行为的时候,很?#35759;?#34892;为做标签,?#24202;?#20805;足够的数据。增强学习其实?#23616;?#19978;是一个反馈系统,只是另外一种AI算法升级的手段,可以认为是必行的手段,而不是深入的手段。

  所以增强学习可以是增强的通用机器学习算法,也可以是增强的深度学习的算法,有专门增强深度学习,有针?#20113;?#36890;的增强学习,增强学?#23433;?#29992;再去准?#22797;?#37327;的数据训练模型,而是在一个确定的环境下,?#22836;?#19982;奖励交替,对场景模型优化,?#23616;?#19978;来说,无论是哪种学习?#38469;?#25968;学上的优化,但这种优化跟通用的优化又不是一个概念,所以在增强学习的场景之下,可以根据外界的输入调整,根据?#22836;?#25110;者奖励,去优化最终的目标。从这个?#23884;?#26469;说,增强学习是一种学习模型的方式。

实现增强AI,加速工程应用落地

  工程师可以通过MATLAB或者Simulink达到增强学习的目的,引入一段场景建模,经过不停地训练,达到算法最佳状态。

  MATLAB建立了庞大的数据库,通过本地和云端数据库进行访问,或者从数据流中直接访问,方便模型场景的搭建。在训练的过程中,不同类型的数据,包括信号、声音、图像和文本数据,需要进行个别处理。采集后的数据往往大的惊人,需要大量处理工作。MATLAB提供了丰富的工具去帮助工程师处理这些数据。使用MATLAB还有一个巨大的好处,可以把采集到的数据和算法结合在一起,在电脑上或者在云端进行处理,使用起来非常方便。

  尽管?#38469;?#22312;不停进步,但AI终究需要场景来进?#26032;?#22320;,Jim认为这是MathWorks或者整个AI行业面临的最大的挑战也是最大的机遇,如何把AI算法?#38469;?#21644;实际工程应用结合,是未来俘获更多市场的关键。

  很多公司中,AI团队和工程团队是两个不同的团队,如何协同两个团队的工作更是目前MathWorks这种工具企业需要提前去理解的问题。而在?#25381;械?#29420;AI团队的公司里,工程师团队就需要去研习AI?#38469;酰?#22312;一定程度上掌握AI应用。此时,MATLAB这样的工具就会发挥其应有的作用,帮助工程师?#22836;?#20854;想象力与研发潜能。

(IIANews原创,转载请注明出处)

标签:MathWorks我要反馈
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