人工智能：数学，而不是魔法
作者：Florida Institute of Technology
人工智能（AI）已经渗透到我们的生活中。我们的手机一看到我们的脸就会解锁。我们可以使用 ChatGPT 进行完整的文本对话。亚马逊知道我在寻找什么，我的电子邮件以惊人的准确性完成了我的句子。
人工智能可能看起来很神奇，但这些解决方案是基于深度学习和神经网络（神经网络），只需要一点微积分，以及大量的数据和计算能力。
第一个神经网络于 20 世纪 60 年代提出，旨在通过感知刺激（输入）、用互连的“人工神经元”层对其进行处理并产生响应（输出）来模拟人脑。例如，面部识别手机上的人被训练接受输入图像并回答“这个人是我的主人吗？”如果是，则解锁。
在神经网络内部，每对神经元都有一个“旋钮”，控制信号从一个神经元传递到下一个神经元的强度。“训练”神经网络涉及调整这些旋钮，直到神经网络一致地将大型输入训练数据集映射到其所需的输出。这种对数百万或数十亿旋钮的调整是由微积分引导的，以最大限度地减少输出中的错误。有效的神经网络不仅能学习产生所需的训练输出，还能进行泛化以处理遇到的新输入。
在佛罗里达理工学院的神经传输 (NETS) 实验室，我们研究深度学习并开发我们自己的神经网络。令人担忧的是，神经网络会因未知原因而犯错误，这使得高风险的部署存在风险。我们的大部分工作都集中在这些故障模式上，评估它们发生的原因以及我们可以采取哪些措施。
由博士领导。在学生 Mackenzie Meni 的带领下，我们开发了一种名为 PEEK 的技术，可以“窥视”神经网络的内部运作，以可视化它们所关注的细节。PEEK 解释了神经网络的决策并揭示了数据偏差。令人兴奋的是，PEEK 经常可以从内部运作中辨别出正确的输出，即使神经网络无法产生这些输出。正在进行的工作旨在使用这些“已纠正”的输出作为故障安全装置，以即时捕获和纠正错误。
神经网络的多功能性使我们能够跨学科合作。我们定期与航空航天和生物医学工程师合作。
拥有博士学位。学生 Trupti Mahendrakar '21 M.S.作为自主实验室的一员，我们为空军研究实验室 (AFRL) 开发了自主卫星群的视觉和制导算法，并正在进行人类制导视觉算法的研究。博士
学生 Nehru Attzs '16、'19 硕士正在开发一种实时跟踪卫星组件的算法。博士
我和 23 岁的学生 Arianna Issitt 目前是 AFRL 的暑期教员/研究生，正在开展一个项目，将追踪卫星发送到航天器周围的检查轨道上，捕获图像以构建 3D 重建。我们正在设计最佳的检查轨道并将其部署在航天计算机上。
此外，我们与多尺度心血管流体实验室合作开发神经网络，以无创方式实时估计患者血管内的血流动力学。这可以使医疗团队能够为心血管疾病患者做出快速诊断和治疗计划。
NETS 实验室的努力旨在更深入地了解人工智能，并为航天和医学领域的安全关键应用设计有效的解决方案。
引文:人工智能：数学，而不是魔法（2024 年，11 月 3 日）检索日期：2024 年 11 月 4 日来自 https://techxplore.com/news/2024-10-artificial-intelligence-math-magic.html
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