自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的「理想狀態(tài)」，重點(diǎn)在于如何自動生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽，這一步驟被認(rèn)為對于實(shí)現(xiàn)人類水平的智能至關(guān)重要。

自我監(jiān)督學(xué)習(xí)識別環(huán)境中的實(shí)物

為了進(jìn)一步解釋自監(jiān)督學(xué)習(xí)，LeCun做了類比，「不管是我們?nèi)祟悾€是動物，在學(xué)習(xí)大多數(shù)事物時(shí)，都是在自我監(jiān)督的模式下進(jìn)行的，而不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)模式。這個(gè)模式本質(zhì)上就是觀察這個(gè)世界，然后不斷與之增進(jìn)互動，這種觀察是自發(fā)的，而不是在測試條件下完成的?！筁eCun表示， 「這種學(xué)習(xí)方式，比較難以用機(jī)器來復(fù)制?！?/span>

Bengio補(bǔ)充道，「我認(rèn)為，人類之所以聰明，是因?yàn)槲覀冇形覀冏约旱奈幕?，讓我們能夠解決這個(gè)世界的問題。要想讓人工智能在現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)揮作用，我們需要它不僅僅是能夠翻譯的機(jī)器，而是能夠真正理解自然語言的機(jī)器。」

自監(jiān)督學(xué)習(xí)背后的核心想法，是開發(fā)一種深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以通過學(xué)習(xí)填補(bǔ)AI未知的領(lǐng)域。

LeCun曾在今年四月份AAAI會議演講中談到，「我認(rèn)為自監(jiān)督學(xué)習(xí)是AI的未來。這將使我們的AI系統(tǒng)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)更上一層樓，或許AI可以通過觀察獲取有關(guān)世界足夠多的背景知識，從而形成一些基本常識?！?/span>

自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要好處之一是AI能夠主動輸出巨大的信息量。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練AI系統(tǒng)是在標(biāo)量級別執(zhí)行的，模型會收到一個(gè)數(shù)值作為對其行為的獎勵或懲罰。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，AI系統(tǒng)為每個(gè)輸入結(jié)果預(yù)測類別或數(shù)值。

在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，輸出結(jié)果將涉及到整個(gè)圖像或是一組圖像，「自監(jiān)督學(xué)習(xí)輸出的信息量很大。要讓AI學(xué)習(xí)相同量的有關(guān)世界的知識，自監(jiān)督學(xué)習(xí)需要的樣本量也更少?！?LeCun說。

參考鏈接：

https://venturebeat.com/2020/05/02/yann-lecun-and-yoshua-bengio-self-supervised-learning-is-the-key-to-human-level-intelligence/

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