揭示 AI 的潛能：改進既有架構能夠產生更好的結果
簡介
深度學習（Deep Learning，DL）是一種使用多層次神經網路進行分類任務的方法。為了有效執行這些任務，需在這些層次進行逐步的區域性決策。但是否可以透過選擇對輸出最有影響力的路徑來執行全面的決策，而不是在區域性進行決策？今天在《科學報告》（Scientific Reports）上發表的一篇文章中，以色列巴伊蘭大學的研究人員用一個響亮的“是”回答了這個問題。 這項研究透過更新對輸出最有影響力的路徑來改進既有的深度架構。研究主導者、巴伊蘭大學物理學系和岡達（Goldschmied）多學科腦研究中心的教授伊多·坎特（Ido Kanter）說：“你可以想象成兩個孩子希望爬一座彎彎曲曲的山。其中一個在每個交叉路口選擇最快的本地路線，而另一個使用雙筒望遠鏡看到整個路徑並選擇最短和最重要的路線，就像 Google 地圖或 Waze。第一個孩子可能會領先，但第二個最終會贏得比賽。” 坎特教授指出：“這一發現可以為選擇通往頂峯的最重要路徑鋪平道路，從而為改進增強型 AI 學習奠定基礎。”這項研究的關鍵成員之一、博士研究生雅登·查赫（Yarden Tzach）表示：“就像選擇透過最短路徑攀登山峯一樣，透過訓練對輸出最有影響力的路徑，而不僅是學習更深的網路，我們能夠改進分類任務的效果。”背景
這項研究由巴伊蘭大學的坎特教授和實驗研究團隊（由 Roni Vardi 博士領導）進行，旨在探索對人工智慧系統進行更深入理解的方法，並將生物學與機器學習相結合，從而建立出更先進的 AI 系統。至今，他們已經發現了在神經元培養物中進行有效樹突適應的證據，並展示了如何將這些發現應用於機器學習中以及深度學習成功的機制。 透過使用全域性決策來改進已有的架構，可以為提升人工智慧開啟道路，從而改善分類任務的表現，而不需要增加更多的層次。評論
這項研究的成果具有重要的意義，為 AI 領域的發展提供了新的思路。傳統上，AI 系統的設計主要採用了深層網路，透過增加層數來提高效能。然而這種增加層次的方法具有一些約束，包括計算成本增加、過擬合等問題。 透過選擇對輸出最有影響力的路徑來改進現有的架構，這項研究不僅提供了一種更有效的方法，還暗示了設計 AI 系統的全域性視角的重要性。我們可以將其比喻為使用導航地圖的道路規劃，而不僅僅是盲目地走最短的路徑。 然而這項研究只是揭示了 AI 系統的潛力，並且仍然需要更多的實證研究和工程應用，以確保這種方法是否能夠廣泛應用於不同的 AI 任務和應用領域。建議
對於研究人員和開發者來說這項研究提供了一種新的思考方式，即利用對輸出最有影響力的路徑來改進現有的 AI 架構。這可以是一個值得嘗試的方法，以提高 AI 系統的效能。 然而在應用這種方法時，我們也應該保持謹慎。雖然全域性決策可以更高效地指導 AI 系統，但同時也需要考慮區域性細節以確保結果的準確性和可靠性。此外這種方法是否能夠應用於所有型別的 AI 任務和應用領域還需要進一步的研究。 最後我們應該持續關注 AI 領域的新進展，並推動相關的研究和應用，以鞏固臺灣在這個領域的優勢地位。人工智慧將對我們的社會和經濟產生深遠的影響，因此我們應該積極關注其技術改進和應用，並同時注意倫理和社會問題的考慮。關鍵詞：路徑探索、架構提升、人工智慧、技術改進
Technology-路徑探索,架構提升,人工智慧,技術改進
