当AI实现多使命进修，它毕竟能做什么？

提到AI规模的多使命进修，许多人也许一下子就想到通用人工智能哪里了。普通意义上的领略，就像《超能陆战队》里的懂得这样一种照顾护士呆板人，既能举办医疗诊断，又能读懂人的情感，还能像随同呆板人一样完成各类伟大使命。

不外懂得事实只是科幻影戏傍边的产品，现有的 AI 技能大多还处于单体智能的阶段，也就是一个呆板智能只能完成一项简朴使命。家产呆板人中做喷漆的就只能用来喷漆，做搬运的只能用来搬运；辨认人脸的智能摄像头只能举办人脸，一旦人类戴上口罩，那就要从头调解算法。

虽然，让单个智能体实现多种使命也是当前 AI 规模研究的热门。最近，在强化进修和多使命进修算法上后果最好的是 DeepMind 公司的一款名为 Agent57 的智能体，该智能体在街机进修情形（ALE）数据集全部 57 个雅达利游戏中实现了逾越人类的示意。

虽然，多使命进修不止用在游戏计策上。相对付现阶段的 AI，我们人类才是可以或许举办多使命进修的好手。我们既不必要进修成千上万的数据样本就可以熟悉某类事物，我们又不消针对每一类事物都从新学起，而是可以闻一知十地把握相似的对象。

AI 在单体智能上面确实可以轻松碾压人类，好比可以辨认成千上万的人脸；但 AI 在多使命进修上面就要向人类的这种通用手段看齐了。

什么是多使命进修？

多使命进修（Multi-Task Learning，MTL），简朴来说，就是一种让呆板仿照人类进修举动的一种要领。人类的进修方法自己就是泛化的，也就是可以从进修一种使命的常识迁徙到其他的相干的使命上，并且差异的使命的常识手艺可以彼此辅佐晋升。多使命进修涉及多个相干的使命同时并行进修，梯度同时反向撒播，操作包括在相干使命实习信号中的特定规模的信息来改造泛化手段。

（单使命进修和多使命进修的模子比拟表示）

做一个形象的类比。我们知道人类不如豺狼擅跑，不如猿猴擅爬，也不如鲸豚擅游，可是人类是唯独可以同时做到飞跃、攀拥护游泳的。用在人工智能和人类智能上，我们凡是以为 AI 更擅于在单一使命上示意优秀并逾越人类专家，如 AlphaGo 一样；而人类则也许在各类使命上都能胜任。

MTL 正是要让人工智能来实现人类的这种手段。通过在多个使命的进修中，共享有效的信息来辅佐每个使命的进修都获得晋升的一个更为精确的进修模子。

这里必要留意的是多使命进修和迁徙进修的区别。迁徙进修的方针是将常识从一个使命迁徙到另一个使命，其目标是行使一个或多个使命来辅佐另一个方针使命进步，而 MTL 则是但愿多个使命之间互相能彼此辅佐晋升。

这里我们就要搞清晰 MTL 的两个特性：

一、是使命具有相干性。使命的相干性是说几种使命的完成模式是存在必然的关联性的，好比，在人脸辨认中，除了对人脸特性的辨认，还可以举办性别、年数的估算辨认，可能，在差异的几类游戏中辨认出共通的一些法则，这种相干性会被编码进 MTL 模子的计划傍边。

二、是使命有差异的分类。MTL 的使命分类首要包罗监视进修使命、无监视进修使命、半监视进修使命、主动进修使命、强化进修使命、在线进修使命和多视角进修使命，因此差异的进修使命对应于差异的 MTL 配置。

共享暗示和特性泛化，

领略 MTL上风的两个要害

为什么在一个神经收集上同时实习多个使命的进修结果也许会更好？

我们知道，深度进修收集是具有多个隐层的神经收集，逐层将输入数据转化成非线性的、更抽象的特性暗示。而各层的模子参数不是工钱设定的，而是给定进修器的参数后在实习进程中学到的，这给了多使命进修发挥拳脚的空间，具备足够的手段在实习进程中进修多个使命的配合特性。

譬喻在上面的 MTL 的收集中，后向撒播并行地浸染于 4 个输出。因为 4 个输出共享底部的隐层，这些隐层顶用于某个使命的特性暗示也可以被其他使命操作，促使多个使命配合进修。多个使命并行实习并共享差异使命已学到的特性暗示，这样多使命信息就有助于共享隐层学到更好的内部暗示，这成为多使命进修的要害。

那么 MTL 是怎样发生结果的？

MTL 的要领中引入了归纳偏置（inductive bias）。归纳偏置有两个结果，一个是相互促进，可以把多使命模子之间的相关看作是相互先验常识，也称归纳迁徙（inductive transfer），有了对模子的先验假设，可以更好的晋升模子的结果；其它一个结果是束缚浸染，借助多使命间的噪声均衡以及表征偏置来实现更好的泛化机能。

起首，MTL 的引入可以使得深度进修镌汰对大数据量的依靠。少量样本的使命可以从大样本量的使命中进修一些共享暗示，以缓解使命数据的稀少题目。

其次，多使命直接的彼此促进，表此刻：①多个模子特征相互补充，好比在网页说明模子中，改进点击率预估模子也同时能促进转化模子进修更深层的特性；②留意力机制，MTL 可以辅佐实习模子专注在重要特性上面，差异的使命将为这种重要特性提供特殊证据；③使命特性的“窃听”，也就是 MTL 可以应承差异使命之间彼此“窃听”对方的特性，直接通过“提醒”实习模子来猜测最重要的特性。

再次，多使命的彼此束缚可以进步模子的泛化性。一方面多使命的噪声均衡。多使命模子的差异噪声模式可以让多个使命模子学到一样平常化的表征，停止单个使命的太过拟合，连系进修可以或许通过均匀噪声模式得到更好的表征；另一方面，表征偏置。MTL 的表征偏好会造成模子毛病。但这将有助于模子在未来泛化到新使命。在使命同源的条件下，可以通过进修足够大的假设空间，在将来某些新使命中获得更好的泛化示意。

行业场景落地，MTL 怎样办理实际题目

因为 MTL 具有镌汰大数据样本依靠和进步模子泛化示意的上风，MTL 正被普及应用到种种卷积神经收集的模子实习傍边。

起首，多使命进修可以学到多个使命的共享暗示，这个共享暗示具有较强的抽象手段，可以或许顺应多个差异但相干的方针，凡是可以使主使命得到更好的泛化手段。

其次，因为行使共享暗示，多个使命同时举办猜测时，镌汰了数据来历的数目以及整体模子参数的局限，使猜测越发高效。

我们以 MTL 在诸如方针辨认、检测、支解等场景为主的计较机视觉的应用为例。

（编辑：湖南网）

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