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陈根:算法黑箱透明化,如何懂得人工智能?
更新时间:2021-01-12

事实上,早在1962年,美国的埃鲁尔在其《技术社会》书中就指出,人们传统上以为的技术由人所创造就必定可以为人所节制的观点是浮浅的、不切实际的。技术的发展通常会脱离人类的把持,即使是技术人员和迷信家,也不可能掌握其所发现的技巧。

进入人工智能时期,算法的飞速发展和自我进化已初步验证了埃鲁尔的预言,深度学习更是凸显了“算法黑箱”景象带来的某种技术屏障。以至于无论是程序过错,仍是算法轻视,在人工智能的深度学习中,都变得难以辨认。

在研讨职员提出的胶囊网络中,胶囊代表多个神经元组成的向量,作为基础的运算单位。每个向量(胶囊)代表特定对象的种属性。所以,胶囊网络具备模块化的架构,实用于同样存在模块化特点的生物学数据。

与此同时,在生命科学方面,理解细胞差别、为细胞分类,对性命科学具有重要意义,系列基于基因转录数据和深度学习的分类方式正在崛起,然而,因为算法“黑箱”,甚至于现有的办法可解释性往往不足。

近日,由北京师范大学、中科研基因所研究人员配合在Nature Machine Intelligence期刊发表论文,其中,研究人员应用改良后的胶囊网络深度架构,【人口普查】阿坝县实地入户跟踪领导 线上线下及时答,利用于转录组剖析和细胞分类,获得良好后果并拥有较强的可解释性。

在人工智能深度学习输入的数据跟其输出的谜底之间,存在着人们无奈洞悉的“隐层”,它被称为“黑箱”。这里的“黑箱”并不仅意味着不能察看,www.23394.com,还象征着即便盘算机试图向咱们说明,人们也无法懂得。

最第版本的胶囊网络模型应用卷积神经网络作为特征提取器,用于图像分类义务。在此次研究中,研究人员则将其改革成为“单细胞胶囊网络”(scCapsNet),以多个并联的神经网络调换原有卷积神经网络,作为特征提取器,用于单细胞表白谱的分类。

单细胞胶囊网络从多个层面补充了传统机器学习透明度低及缺少可解释性的问题。这对决议黑盒子透明化具有主要意思。

文/陈根


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