人工神经网络的优缺点
炒作,为什么?
Niklas Donges 觉得,最近的神经网络是火的有点过了。当然,这也是有原因的:
- 原因之一:数据
几十年来积累的海量数据,在2018年,迎来了最光辉的时刻!使得神经网络能够真正展示自己的潜力。数据之于神经网络,就好比波纹之于 JoJo,气之于龟仙人。
数据越多,神经网络越浪!
相比之下,传统的机器学习算法在数据量面前,会触及一个天花板。一旦到达极限,传统机器学习算法将无法跟上数据增长的步伐,性能则停滞不前。我们用一张图来更直观的说明:
- 原因之二:计算能力
另一个非常重要的原因是现在的计算能力。想想比特币矿机,单机就能达到那样恐怖的算力!
强大的算力能够处理更多数据,节省更多时间。根据人工智能领域的重要人物 Ray Kurzweil 的说法,计算能力是呈指数增长。
是不是想起了摩尔定律?
- 原因之三:算法
增加深度学习流行度的第三个因素是算法本身已经取得的进步。这些最近在算法开发方面的突破,主要是因为它们比以前运行得更快,这就可以尽可能充分的的利用所有数据,做到不浪费。
- 原因之四:营销
营销,就是给太上老君八卦炉扇火的那把芭蕉扇,可以把星星之火,扇成森林大火。
自1944年提出神经网络概念以来,已经被炒过一轮了,市场已经疲软,没人相信和投资了。
“深度学习”这个词,赋予了它一个新的名字,使新的炒作成为可能。这也是为什么,许多人错误地认为深度学习是一个新创造的领域。
此外,还有其他一些因素促成了深度学习的营销。例如第一个机器人公民 Sophia,以及机器学习等主要领域的几项突破等等。
Pros vs Cons
抛开这些虚幻的因素,接下来 Niklas Donges 通过和传统机器学习算法的对比,阐述了神经网络的优缺点。
优点
神经网络的主要优点,在于它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法。例如在癌症检测中,对于性能的要求是非常高的,因为性能越好,可以治疗的人越多。
- 缺点1:著名的“黑匣子”问题
神经网络最着名的缺点,可能就是“黑匣子”性质。这意味着你不知道你的神经网络将会如何产出结果,更不知道为什么会产生这种结果。
例如,你把一张猫的图像放入神经网络,结果告诉你这是个汽车 ?。而且你也没办法找出问题的症结所在。
相反,像决策树这样的算法,是遵循一定的逻辑性,是可被解释的,你就很容易找出问题所在,并进行调整。在某些领域,这种可解释性非常重要!比如银行。
银行不会使用神经网络来预测一个人的信誉。银行需要向客户解释为什么没有获得贷款,而神经网络恰恰无法做出解释。
假如 Quora 决定使用神经网络算法删除垃圾帐户,结果就像是灭霸的手套一样,反正你也不知道它是根据什么规则定义一个账户是不是垃圾账户,结果就被灭了。
你觉得被删除账户的用户,会接受“我们也不清楚,这都是计算机决定的”这种解释吗?
以及,你能想象马云收购一家公司,只是因为“电脑”说他需要这样做?
- 缺点2:耗时耗力
虽然有像 Keras 这样的库,使得神经网络的开发变得相当简单。但有时你需要更多地控制算法的细节,
例如试图用机器学习来解决一个从没有人做过的难题。你可能会使用 Tensorflow,它是为你提供了更多的可能性。但它更复杂,开发需要更长的时间(取决于你想要构建的东西)。
那么对于公司管理层来说问题就出现了,真的值得动用昂贵的工程师花费数周时间吗?可能用其他算法,一天就搞定了。
- 缺点3:数据饕餮
神经网络比传统的机器学习算法通常来说,需要更多的数据。数千,甚至数百万的标记样本才够。这么多的数据从哪儿来?显然是个非常让人头疼的问题。
相较而言,像朴素贝叶斯这样的简单算法,可以更好地处理小数据。
- 缺点4:贵
这里的贵,指的是算力的昂贵,时间的昂贵。最先进的深度学习算法,实现真正深度神经网络的成功训练,可能需要数周才能完全训练完毕。
然而大多数传统的机器学习算法训练时间要少得多,从几分钟到几小时或几天不等。
神经网络所需的计算能力在很大程度上取决于数据的大小,也取决于网络的深度和复杂程度。只有一个层 + 50个神经元的神经网络,当然比1000个决策树的随机森林快得多。相比之下,有50个层的神经网络,将比仅具有10个决策树的随机森林慢得多。
总结
虽然 Niklas Donges 认为神经网络被过度预期了。但他同时认为,我们生活在机器学习复兴中。因为它越来越亲民,越来越多的人能够用来构建有用的产品。
但一些现实问题,我们也不能忽视。目前,只有少数人了解可以用神经网络做什么,并且知道如何建立成功的数据科学团队,为公司带来真正的价值。
虽然我们拥有如此多的天才级博士工程师,他们深谙机器学习背后理论,却缺乏对商业方面的理解。
同时,企业的高管,CEO,并不了解深度学习。他们被忽悠的认为,公司面临的所有问题都会被人工智能在未来几年内解决掉 ?。
所以,我们需要更多人来衔接两者的鸿沟,从而产生更多对我们社会有用的产品。
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