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人工智能正變得越來越普遍，幾乎每天都有關于人工智能新進展或新應用的報道。人類對它的想法有多少了解？我們又該如何努力去研究它？

我們對人工智能的了解

我們今天所了解的人工智能中，大部分都遵循深度學習的規則，即向機器輸入一組數據以及想要的輸出結果，機器據此產生算法來解決問題。然后系統會重復這一過程，不斷學習。這被稱為神經網絡。使用這種方法來建立人工智能是非常必要的，因為計算機的編碼速度比人類要快。如果換作人類，可能需要用一輩子的時間來手工編碼。

麻省理工學院電子工程和計算機科學教授Tommi Jaakkola說：“如果你擁有一個小型神經網絡，你可能很容易就理解它。但是，一旦這個神經網絡擴大，直到擁有數千層，而每層可達到數千個單位，那么就不那么容易理解了。”

我們正處在人類與這些系統正面交鋒的時代。在人類信任機器之前，我們必須解決一個問題，即讓這些機器進行自我解讀。那么，我們用什么辦法來做到這一點呢？

1.逆轉算法。在圖像識別中，當計算機識別它所學習過的模式時，需要對機器進行編程運算，以生成或修改圖片。以《創世紀》一圖為例，它運用了谷歌Deep Dream技術進行圖片修改，人工智能參與其中，調整了圖像中一只狗的位置。由此，我們可以了解到對于人工智能來說，狗的形象是什么樣的。首先，它主要識別頭部（這是狗的主要特征）；其次，電腦的識別方式是將其定位到亞當（圖像左側）和上帝（圖像右側）的中間。總結一下就是，Deep Dream技術被運用于一幅描繪亞當誕生的圖像，人工智能被要求尋找狗并修改它的位置。