據(jù)TechCrunch報道，在生物中，進化是一個多世代的過程。在這個過程中，基因會發(fā)生突變，有些基因會增加，有些則會消失。能夠適應(yīng)這個過程的生物可以幸存下來，運氣不好的最終會走向滅絕。這就是自然選擇。生物的適應(yīng)能力是非常強大的，但在發(fā)生大洪水時，如果你不能及時進化出腮來，那么你可能面臨被淘汰的命運。
另一方面，基因工程是個緩慢而謹慎的過程，需要采取可靠措施達到既定目標。隨著人工智能（AI）的出現(xiàn)，我們看到進化和基因工程開始匯聚，而機器學(xué)習(xí)算法也開始進化。為了對自然進化與機器進化進行比較，讓我們首先考慮數(shù)據(jù)，以及它是如何遵循自然選擇的規(guī)則，適應(yīng)“環(huán)境”和“訓(xùn)練過程”的。訓(xùn)練過程可以是監(jiān)督或無監(jiān)督學(xué)習(xí)、加強學(xué)習(xí)、聚類、決策樹或不同的深度學(xué)習(xí)方式。
與自然進化非常相似，不同的生物可以解決不同的問題。它們依賴不同的環(huán)境，但最終都能達到相同的效果。鯊魚和海豚有相似的抑制傷口機制，盡管這種機制最初的進化方向完全不同。在技術(shù)領(lǐng)域，我們也看到相同的模式。比如k-均值聚類算法，這種技術(shù)經(jīng)常被用于圖像分割，通過迭代過程把數(shù)據(jù)集劃分為不同的類別，使得評價聚類性能的準則函數(shù)達到最優(yōu)。
如果你給10個人相同的數(shù)據(jù)集，并要求他們使用不同的算法解決相同的問題。很有可能他們真的使用不同的方法，并獲得相同的結(jié)果。在某種意義上說，無論是在自然界還是機器身上，解決問題的原理非常相似。
那么，這對公司來說有何意義？隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，并被越來越多應(yīng)用在商業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)正面臨著相關(guān)挑戰(zhàn)，包括如何制定相關(guān)戰(zhàn)略、如何安全、高效低使用這種技術(shù)等。從歷史上看，技術(shù)專家經(jīng)常從大自然中獲得靈感。以下就是企業(yè)可以利用進化理論理解AI潛在應(yīng)用的例證。
1.發(fā)散進化：即使是看似相關(guān)的數(shù)據(jù)集，你也很難在第一眼就看出相關(guān)性。即使你擁有可以訓(xùn)練物體識別的ImageNet等數(shù)據(jù)庫，這也并非意味著你能夠掌握視頻識別或面部識別。
2.聚類進化：即使屬于不同的數(shù)據(jù)集，我們也總是在尋找在根本上相同的問題。比如，谷歌利用搜索查詢數(shù)據(jù)幫助建立更好的拼寫檢查程序。谷歌保持追蹤用戶的查詢內(nèi)容，當(dāng)他們注意到數(shù)百萬人采用與你不同的方式拼寫時，他們就會提醒你做相同的事情。
3.捕食者與獵物或寄生蟲與宿主共同進化：如果兩個AI共同進化，可能發(fā)生非常有趣的事情。網(wǎng)絡(luò)安全公司都在開發(fā)機器學(xué)習(xí)解決方案，并不斷訓(xùn)練他們的系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)新的威脅。
現(xiàn)在已經(jīng)有很多AI公司幫助我們更高效地工作，比如x.ai正幫助我們管理忙碌的生活，Diffbot幫助我們智能化地組織網(wǎng)頁等，但這些應(yīng)用實際上依然處于起步狀態(tài)，需要根本性的改進。或許最好的方式，就是將它們投入我們已經(jīng)理解的現(xiàn)象中，即進化。
在AI領(lǐng)域，我們擁有巨大的機遇，自然進化可為我們學(xué)習(xí)和迎接未來機器進化提供框架。與此同時，公司領(lǐng)導(dǎo)層需要審慎考慮制定AI戰(zhàn)略，投資培養(yǎng)必要的人才和建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，并將它們的數(shù)據(jù)變成具有變革意義的解決方案，這些都非常重要。
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