我們都在歌頌人工智能的偉大，但我們都知道，如今的人工智能對我們生活的改變，很多都基于計算能力的增強(qiáng)、數(shù)據(jù)量的龐大和算法架構(gòu)的優(yōu)化。可自然環(huán)境中無窮無盡的變量、每個用戶也有不同的個性化需要，這一切都在增加著人工智能算法的應(yīng)用難度。

最關(guān)鍵的是，很多時候我們很難針對每一個應(yīng)用模式都尋找到一個相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，從而進(jìn)一步阻礙了算法的實際應(yīng)用。

面對這個問題，很多專家把希望寄托于遷移學(xué)習(xí)之上。今天就來聊聊，遷移學(xué)習(xí)到底是個什么鬼，還有它會怎樣改變?nèi)斯ぶ悄艿膽?yīng)用。

遷移學(xué)習(xí)——讓機(jī)器融會貫通

在目前的機(jī)器學(xué)習(xí)中常常出現(xiàn)這種情況，當(dāng)我們想教會機(jī)器辨識一張圖片上動物是貓還是狗時，我們需要大量的貓狗圖片數(shù)據(jù)。好不容易教會了，當(dāng)把問題換成圖片上的動物是老虎還是狼時，過去的訓(xùn)練無法發(fā)揮一點作用，只能從頭開始。又比如說，我們利用白天街景訓(xùn)練出了一個在可以馬路上識別行人的模型，可到了晚上，這一模型的表現(xiàn)卻糟糕的令人咋舌。

類似的情況正在不斷的增加著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景的限制和成本，原因就在于機(jī)器缺少在學(xué)習(xí)上的遷移。什么叫學(xué)習(xí)上的遷移？就是當(dāng)你學(xué)習(xí)過法語再學(xué)英語，學(xué)習(xí)速度會比只懂中文的人更快。讓機(jī)器在學(xué)習(xí)時可以舉一反三和融匯貫通，是遷移學(xué)習(xí)的最終目的。

學(xué)會抽象思考是遷移學(xué)習(xí)的第一步

那么機(jī)器究竟是怎么遷移學(xué)習(xí)的？用一句形象的話說，是機(jī)器學(xué)會了抽取概念。

比如說，我們可以為機(jī)器模擬出一個訓(xùn)練環(huán)境，就像玩游戲時的模擬教學(xué)關(guān)卡，學(xué)會了怎么玩，再走去面對各種各樣的真實游戲情況。當(dāng)然，這樣學(xué)習(xí)方式一定要建立在模擬數(shù)據(jù)和現(xiàn)實數(shù)據(jù)十分相似的前提下。所謂遷移的程度也就大大的降低了。

除此之外，遷移學(xué)習(xí)也可以讓機(jī)器通過特征進(jìn)行遷移。如上文提到的從辨識貓狗到辨識狼虎，機(jī)器可以從貓與狗的區(qū)別中提出長/短吻、耳朵形狀等等特征，將這些特征差異與不同答案的對應(yīng)模式應(yīng)用于狼與老虎的判斷中。

其他的還有結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行基于模型的遷移，比如我們利用大量語料進(jìn)行了基于普通話的語音識別訓(xùn)練，當(dāng)我們開始進(jìn)行基于山東話的語音識別訓(xùn)練時，雖然不能直接使用普通話的模型，但可以基于原有的模型，只需要少量的語料就可以完成訓(xùn)練了。

相比“直接”的遷移模型，我們目前更多的還是在利用遷移學(xué)習(xí)減少模型訓(xùn)練成本。如今遷移學(xué)習(xí)還在不斷的發(fā)展中，出現(xiàn)了層次型的遷移學(xué)習(xí)，把問題分層，將能夠應(yīng)用原有模型的層次固定，在其他層次再進(jìn)行訓(xùn)練。還有傳導(dǎo)式的遷移學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)方式獲取等等。

遷移學(xué)習(xí)怎么應(yīng)用？在GTA5里訓(xùn)練無人駕駛！

說了這么多，其實我們最關(guān)心的還是遷移學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用。

最容易理解的遷移學(xué)習(xí)，存在于機(jī)器模擬訓(xùn)練環(huán)境之中。最典型的就是DeepMind通過仿真環(huán)境訓(xùn)練機(jī)械手臂的案例，沒錯就是那個擁有阿爾法狗的DeepMind，在2015年，DeepMind就將其作為推最新研究成果推出。最近又出現(xiàn)了無人駕駛項目Deep Drive在GTA5里訓(xùn)練AI。

利用模擬環(huán)境訓(xùn)練機(jī)器，雖然暫時不會加快家務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用，但對于工業(yè)生產(chǎn)來說，極大的降低了智能化的成本。對于各種工業(yè)作業(yè)的不同需求，應(yīng)用機(jī)械也需要不同的算法模型，可直接在實物上訓(xùn)練意味著巨大的成本。這時利用遷移學(xué)習(xí)的模擬訓(xùn)練就能解決很多工業(yè)方面的需要。同時在無人駕駛上，很多平臺也都開放了自身的模擬器，幫助無人駕駛實現(xiàn)更快速的訓(xùn)練。

除了模擬之外特征識別也有很廣的應(yīng)用，最典型的就是對用戶在通用領(lǐng)域的喜好遷移到個別領(lǐng)域之上。最典型的就是根據(jù)以往數(shù)據(jù)，得知用戶喜歡推理電影，在為用戶推薦書籍時，也會為其優(yōu)先推薦推理小說。不僅僅讓智能推薦更加準(zhǔn)確，在一些人機(jī)會話中，也可以通過增強(qiáng)對用戶的了解而減少對話的步驟。

除了以上兩點外，遷移學(xué)習(xí)還有大量應(yīng)用案例。業(yè)內(nèi)有人認(rèn)為從深度學(xué)習(xí)到增強(qiáng)學(xué)習(xí)再到遷移學(xué)習(xí)的過程中，我們對數(shù)據(jù)的依賴程度越來越輕，所以遷移學(xué)習(xí)相比另外兩者更加“高級”。不過我們也可以換個思路，正確的了解和看待每一種學(xué)習(xí)方式，或許多種理論的交會和共同發(fā)展才真正有益于機(jī)器學(xué)習(xí)。

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