第252章 浅度学习
似乎提出了一种崭新的概念。
现在虽然深度学习很受欢迎，但是说到底深度学习主要是从大数据进行学习，就是通过很多标注的数据，使用深度学习算法学习得到一些模型。
虽然叫着人工智能的名字。
但是这种学习方式和人的智能是非常不一样的。
人是从小样本进行学习。
人对图像进行分类，只需要很少几个样本就可以做到准确分类。
两三岁小孩，开始认识世界的时候，他如果想知道什么样的动物是狗，我们给他看几张狗的图片，并且告诉他狗有什么特征，和其他动物像猫或者羊有什么区别的话，小孩可以很快很准确的识别狗。
但是像深度残差神经网络，一般来说一个类别大概需要上千张图片才能进行比较充分的训练，得到比较准确的结果。
再比如汽车驾驶，一般来说，通过在驾校的培训，也就是几十个小时的学习，几百公里的练习，大多数人就可以开车上路了。
但是像现在的无人车可能已经行驶了上百万公里，还是达不到人的全自动驾驶的水平。
原因在于，人经过有限的训练，结合规则和知识能够应付各种复杂的路况，但是当前的AI还没有逻辑思考、联想和推理的能力，必须靠大数据来覆盖各种可能的路况，但是各种可能的路况几乎是无穷的。
随着一项项能力的提升，章杉现在对人的理解也很深。
人的智能包含了很多方面，最基本的阶段是认知性智能，也就是对整个世界的认知。
尽管现在对于图象识别、语音识别，AI已经差不多能达到人类的水平，当然可能是在某些特定的约束条件下，能够达到人类的水平。
但是其实这种认知性的任务，对人类而言都是非常简单的，现在AI所能做的这种事情或者能达到的水平，人其实也很容易做到。
只是AI可能在速度上更快，并且规模上去之后成本更低，并且24小时都不需要休息。更有挑战的问题是，人工智能能不能做一些人类做不了或者是很难做好的事情。
像图象识别、语音识别这类认知性的任务，AI之所以做得好，是因为这些任务是静态的，所谓静态就是给定输入，预测结果不会随着时间改变。
但是决策性问题，往往和环境有很复杂的交互，在某些场景里面，如何做最优决策，这些最优决策往往是动态的，会随着时间改变。
现在有人尝试把AI用到金融市场，例如如何用AI技术来分析股票，预测股票涨跌，对股票交易给出建议，甚至是代替人来进行股票交易，这类问题就是动态决策性问题。
决策性问题的第二个难点在于各种因素相互影响，牵一发而动全身。
一支股票的涨跌会对其他股票产生影响，一个人的投资决策，特别是大的机构的投资决策，可能会对整个市场产生影响，这就和静态的认知性任务不一样的。
在静态认知性任务我们的预测结果不会对问题（例如其他的图像或者语音）产生任何影响，但是在股票市场，任何一个决定，特别是大的机构的投资策略会对整个市场产生影响，对别的投资者产生影响，对将来会产生影响。无人驾驶某种程度上也是比较类似的，一辆无人车在路上怎么行驶，是由环境和很多车辆共同决定的，当我们通过AI来控制一辆车的时候，我们需要关注周围的车辆，因为我们要考虑到周围的车辆对于当前这个无人车的影响，以及我们无人车（如左转右转或者并线）对周围车辆的影响。
当前深度学习已经在静态任务里面取得了很大的成功，如何把这种成功延续和扩展到这种复杂的动态决策问题中，也是当前一个深度学习的挑战之一。我们认为，一个可能的思路是博弈机器学习。在博弈机器学习里，通过观察环境和其他个体的行为，对每个个体构建不同的个性化行为模型，AI就可以三思而后行，选择一个最优策略，该策略会自适应环境的变化和其他个体的行为的改变。