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機器聽不懂我們?nèi)祟愓Z言，我們得用數(shù)學(xué)語言向它描述問題，這就叫“建?！?。

Google 研發(fā)了十年自動駕駛后，終于在本月上線了自動駕駛出租車服務(wù)。感謝“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，人工智能近年來在自動駕駛、疾病診斷、機器翻譯等領(lǐng)域取得史無前例的突破，甚至還搞出了些讓人驚艷的“藝術(shù)創(chuàng)作”：

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如果不了解其中的原理，你可能會覺得這是黑魔法。

但就像愛情，“深度學(xué)習(xí)”雖然深奧，本質(zhì)卻很簡單。無論是圖像識別還是語義分析，機器的“學(xué)習(xí)”能力都來源于同一個算法 — 梯度下降法 (Gradient Descent)。要理解這個算法，你所需要的僅僅是高中數(shù)學(xué)。在讀完這篇文章后，你看待 AI 的眼光會被永遠改變。

一個例子

我們從一個具體的例子出發(fā)：如何訓(xùn)練機器學(xué)會預(yù)測書價。在現(xiàn)實中，書的價格由很多因素決定。但為了讓問題簡單點，我們只考慮書的頁數(shù)這一個因素。

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這樣的問題被稱為“監(jiān)督學(xué)習(xí) (Supervised Learning)”。意思是，如果我們想讓機器學(xué)會一件事（比如預(yù)測書的價格），那就給它看很多例子，讓它學(xué)會舉一反三（預(yù)測一本從未見過的書多少錢）。其實跟人類的學(xué)習(xí)方法差不多，對吧？

現(xiàn)在假設(shè)我們收集了 100 本書的價格，作為給機器學(xué)習(xí)的例子。大致情況如下：

接下來我們要做兩件事：

1. 告訴機器該學(xué)習(xí)什么；
2. 等機器學(xué)習(xí)。

告訴機器該學(xué)什么

為了讓機器聽懂問題，我們不能說普通話，得用數(shù)學(xué)語言向它描述問題，這就是所謂的“建?！薄榱俗尳酉聛淼姆治龈庇^，我們把收集回來的例子畫在數(shù)軸上：

我們希望機器通過這些樣本，學(xué)會舉一反三，當(dāng)看到一本從未見過的書時，也能預(yù)測價格。比如說，預(yù)測一本480頁的書多少錢：

480頁的書多少錢？

觀察圖表，我們能看出頁數(shù)和書價大致上是線性關(guān)系，也就是說，我們可以畫一根貫穿樣本的直線，作為預(yù)測模型。

如果我們把頁數(shù)看作 X 軸，書價看作 Y 軸，這根直線就可以表示為：

w 決定直線的傾斜程度，b 決定這根直線和 Y 軸相交的位置。問題是，看起來有很多條線都是不錯的選擇，該選哪條？換句話說 w 和 b 該等于多少呢？

每根直線都是一個候選的模型，該選哪個？

顯然，我們希望找到一根直線，它所預(yù)測的書價，跟已知樣本的誤差最小。換句話說，我們希望下圖中的所有紅線，平均來說越短越好。

紅線的長度，就是模型（藍色虛線）預(yù)測的書價，和樣本書價（藍點）之間的誤差

紅線的長度等于預(yù)測書價和樣本書價的差。以第一個樣本為例，55 頁的書，價格 69 元，所以第一根紅線的長度等于：

因為絕對值不便于后面的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，我們加個平方，一樣能衡量紅線的長度。

因為我們的預(yù)測模型是：

所以
這個樣本是一本 55 頁，69 元的書。

算式開始變得越來越長了，但記住，這都是初中數(shù)學(xué)而已！前面提到，我們希望所有紅線平均來說越短越好，假設(shè)我們有 100 個樣本，用數(shù)學(xué)來表達就是：

至此，我們把“預(yù)測書價”這個問題翻譯成數(shù)學(xué)語言：“找出 w 和 b 的值，使得以上算式的值最小。”堅持住，第一步馬上結(jié)束了！

我們現(xiàn)在有 2 個未知數(shù)：w 和 b。為了讓問題簡單一點，我們假設(shè) b 的最佳答案是 0 好了，現(xiàn)在，我們只需要關(guān)注 w 這一個未知數(shù)：

把括號打開：

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這個方程被稱為“代價 (cost) 函數(shù)”，用于衡量模型的預(yù)測值和實際情況的誤差。我們把括號全打開：

不用在意方程中的數(shù)字，都是我瞎掰的。

至此，我們把“預(yù)測書價”這個問題翻譯成數(shù)學(xué)語言：“w 等于多少時，代價函數(shù)最小？”第一步完成！到目前為止，我們只用上了初中數(shù)學(xué)。

機器是怎么學(xué)習(xí)的

代價函數(shù)是個一元二次方程，畫成圖表的話，大概會是這樣：

不用在意坐標軸上的具體數(shù)字，都是我瞎掰的。

前面講到，機器要找到一個 w 值，把代價降到最低：

機器采取的策略很簡單，先瞎猜一個答案（比如說 w 等于 20 ，下圖紅點），雖然對應(yīng)的代價很高，但沒關(guān)系，機器會用“梯度下降法”不斷改進猜測。

如果你微積分學(xué)得很好，此時可能會問：求出導(dǎo)數(shù)函數(shù)為 0 的解不就完事了嗎？在實際問題中，模型往往包含上百萬個參數(shù)，它們之間也并非簡單的線性關(guān)系。針對它們求解，在算力上是不現(xiàn)實的。

現(xiàn)在，我們得用上高中數(shù)學(xué)的求導(dǎo)函數(shù)了。針對這個瞎猜的點求導(dǎo)，導(dǎo)數(shù)值會告訴機器它猜得怎么樣，小了還是大了。

如果你不記得導(dǎo)數(shù)是什么，那就理解為我們要找到一根直線，它和這條曲線只在這一個點上擦肩而過，此前以后，都無交集（就像你和大部分朋友的關(guān)系一樣）。所謂的導(dǎo)數(shù)就是這根線的斜率。

我們可以看得出，在代價函數(shù)的最小值處（即曲線的底部）導(dǎo)數(shù)等于 0。如果機器猜測的點，導(dǎo)數(shù)大于 0，說明猜太大了，下次得猜小一點，反之亦然。根據(jù)導(dǎo)數(shù)給出的反饋，機器不斷優(yōu)化對 w 的猜測。因為機器一開始預(yù)測的點導(dǎo)數(shù)大于 0 ，所以接下來機器會猜測一個小一點的數(shù)：

機器接著對新猜測的點求導(dǎo)，導(dǎo)數(shù)不等于 0 ，說明還沒到達曲線底部。

那就接著猜！機器孜孜不倦地循環(huán)著“求導(dǎo) – 改進猜測 – 求導(dǎo) – 改進猜測”的自我優(yōu)化邏輯 —— 沒錯，這就是機器的“學(xué)習(xí)”方式。順便說一句，看看下圖你就明白它為什么叫做“梯度下降法”了。

終于，皇天不負有心機，機器猜到了最佳答案：

就這樣，頭腦簡單一根筋的機器靠著“梯度下降”這一招鮮找到了最佳的 w 值，把代價函數(shù)降到最低值，找到了最接近現(xiàn)實的完美擬合點。

總結(jié)一下，我們剛剛談?wù)摿巳拢?/p>

1. 通過觀察數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)頁數(shù)與書價是線性關(guān)系——選定模型；
2. 于是我們設(shè)計出代價函數(shù)，用來衡量模型的預(yù)測書價和已知樣本之間的差距——告訴計算機該學(xué)習(xí)什么；
3. 機器用“梯度下降法”下，找到了把代價函數(shù)降到最低的參數(shù) w ——機器的學(xué)習(xí)方法。

機器“深度學(xué)習(xí)”的基本原理就是這么簡單?，F(xiàn)在，我想請你思考一個問題：機器通過這種方法學(xué)到的“知識”是什么？

現(xiàn)實問題中的深度學(xué)習(xí)

為了讓數(shù)學(xué)推演簡單點，我用了一個極度簡化的例子。現(xiàn)實中的問題可沒那么簡單，主要的差別在于：

現(xiàn)實問題中，數(shù)據(jù)的維度非常多。

今天在預(yù)測書價時，我們只考慮了頁數(shù)這一個維度，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這叫做一個“特征 (feature)”。

但假設(shè)我們要訓(xùn)練機器識別貓狗。一張 200 * 200 的圖片就有 4 萬個像素，每個像素又由 RGB 三個數(shù)值來決定顏色，所以一張圖片就有 12 萬個特征。換句話說，這個數(shù)據(jù)有 12 萬個維度，這可比頁數(shù)這一個維度復(fù)雜多了。好在，無論有多少個維度，數(shù)學(xué)邏輯是不變的。

現(xiàn)實問題中，數(shù)據(jù)之間不是線性關(guān)系。

在今天的例子中，頁數(shù)和書價之間是線性關(guān)系。但你可以想象得到，貓照片的 4 萬個像素和“貓”這個概念之間，可不會是簡單的線性關(guān)系。事實上兩者之間的關(guān)系是如此復(fù)雜，只有用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上百萬個參數(shù)（上百萬個不同的 w：w1， w2，……w1000000）才足以表達。所謂“深度”學(xué)習(xí)指的就是這種多層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

說到這里，我們可以回答前面的問題了：機器所學(xué)到的“知識”到底是什么？

就是這些w。

在今天的例子中，機器找到了正確的 w 值，所以當(dāng)我們輸入一本書的頁數(shù)時，它能預(yù)測書價。同樣的，如果機器找到一百萬個正確的 w 值，你給它看一張照片，它就能告訴你這是貓還是狗。

正因為現(xiàn)實問題如此復(fù)雜，為了提高機器學(xué)習(xí)的速度和效果，在實際的開發(fā)中，大家用的都是梯度下降的各種強化版本，但原理都是一樣的。

感謝你讀到這里

深度學(xué)習(xí)是個日新月異的廣袤領(lǐng)域，受限于個人水平和篇幅，這篇文章不過是管中窺豹。希望本文能稍稍掀開機器學(xué)習(xí)的神秘面紗，給你一個看待“知識”的新角度。

作者：SJL，公眾號：欠擬合。

本文由 @SJL 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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