B2 · 第15集 · 4:58
人工智能如何学习
本集探讨AI通过识别重复模式（如音乐、语言、物理规律）来学习的原理，解释机器学习如何用海量数据替代人工编写规则。
来源：Sismique · 许可：CC BY 3.0
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Dans la musique, on a un nombre limité d'instruments,
在音乐中，乐器的种类是有限的，
on a un nombre limité de notes,
音符的数量也是有限的，
on a des structures de chansons qui reviennent, couplets, refrains,
歌曲结构也反复出现，比如主歌、副歌等，
etc. Dans les marchés, dans le vivant, dans les règles de la physique,
在市场中，在生命现象里，在物理规律中，
jusque dans notre ADN, le monde en fait est cousu de motifs qui se répètent.
甚至在我们的DNA中，世界其实处处布满重复出现的模式。
Et les repérer, c'est une grande partie de ce qu'on appelle apprendre.
而识别这些模式，正是我们所谓‘学习’的很大一部分。
Un enfant à qui personne n'a expliqué la grammaire
一个从未有人教过语法规则的孩子，
se met pourtant à parler juste.
却依然能自然而然地说出正确的语言。
parce qu'il a entendu des milliers de phrases et en a en extrait tout seul
因为他听过成千上万句话，并独自从中提炼出
les régularités.
其中的规律性。
Et c'est pas que ça.
而且这还不止于此。
Un enfant comprend tout seul, sans qu'on lui explique, ce qu'est la gravité,
孩子无需别人讲解，就能自己理解什么是重力，
à force de faire tomber sa cuillère ou à force de tomber lui- même.
靠的是反复让勺子掉落，或自己一次次摔倒的经历。
et la science au fond ne fait pas autre chose que de traquer les régularités de la
而科学本质上做的，就是追踪自然界中的规律性，
nature pour essayer d'en tirer des lois de plus en plus précises
试图从中总结出越来越精确的规律。
L'IA aujourd'hui, c'est exactement ça.
如今的人工智能，正是如此。
Ça repose sur ce principe de recherche de régularités, de patterns.
它基于寻找规律性（即‘模式’）这一原理。
Et ça porte un nom.
这种技术有一个专门的名称。
Ça s'appelle l'apprentissage automatique.
它叫‘机器学习’。
En anglais, le machine learning.
英文就叫 machine learning。
En gros, au lieu de donner des règles à la machine, des règles toutes faites,
简单来说，我们不再向机器灌输现成的规则，
de lui donner des instructions précises, une séquence à exécuter,
也不再给它下达精确的指令或执行步骤，
On s'est mis à la laisser trouver les régularités toute seule,
而是让它自己去发现其中的规律性，
par elle- même, en la laissant s'amuser avec des montagnes d'exemples,
让它自己通过海量示例来‘玩耍’探索，
des tonnes de données.
也就是海量的数据。
Et pour mesurer la bascule, pour mesurer ce que ça veut dire,
那么，如何衡量这种转变？如何理解它的含义？
Rappelez- vous comment on programmait avant.
请回想一下过去我们是如何编程的。
Pendant des décennies, programmer c'était donc écrire des règles,
几十年来，编程就是编写规则，
des séquences de code une à une à la main.
一行行手动编写代码序列。
Un filtre anti- spam, ça donne ça:
一个反垃圾邮件过滤器是这样的：
si le message contient le mot gagnant ou trois points d'exclamation ou une promesse
如果邮件包含‘赢’这个词、三个感叹号，或关于远亲遗产的承诺，
d'héritage lointain, alors on le classe dans indésirable.
就将其归类为垃圾邮件。
If, then, ça marche pour les cas simples,
‘如果…那么…’适用于简单情况，
parfois pour des choses assez sophistiquées.
有时甚至适用于较复杂的问题。
Mais ça s'effondre dès que ça se complique vraiment.
但一旦问题真正变得复杂，它就会失效。
Parce qu'en fait il y a une infinité de façons, ne
因为实际上，撰写可疑邮件的方式有无穷多种，
serait ce que d'écrire un mail douteux,
就像画一只猫的方式也有无穷多种一样。
comme il y a une infinité de façons de dessiner un chat.
而人类无法预判所有这些方式，更无法一一编码实现。
Et aucun humain ne peut prévoir toutes ces façons, et donc les coder.
机器学习则从问题的另一端入手。
Le machine learning prend le problème par l'autre bout.
我们不再只提供规则，而是提供大量示例，
On ne donne plus seulement les règles, on donne des exemples,
有时多达数百万个，甚至更多，
parfois des millions, parfois même beaucoup plus encore,
再让机器自己从中提取规律。
et on laisse la machine en extraire les régularités par elle- même.
当然，这并不意味着机器真的在数字世界里独自野蛮生长，
Enfin, ça ne veut pas dire vraiment qu'elle apprend toute seule dans son coin,
像个数字世界的野孩子；事实上，
comme un enfant sauvage du numérique, on va dire, parce qu'en fait,
它并非完全独立完成学习。
ce n'est pas tout à fait par elle- même.
因为背后有人类参与：
Parce qu'on a des humains qui choisissent les données,
人类选择数据，
qui définissent les objectifs et qui corrigent, qui évaluent,
设定目标，并进行修正与评估，
qui annotent parfois, qui lui donnent un feedback.
有时还要标注数据并给予反馈。
Et pour apprendre à reconnaître un chat par exemple,
例如，要教会机器识别猫，
il faut souvent des images déjà classées.
往往需要大量已分类好的图片。
On lui dit ça c'est un chat
人们告诉它：‘这是一只猫。’
et ça c'est pas un chat.
而‘这个’不是一只猫。
Donc la machine n'apprend pas exactement toute seule.
因此，机器并非完全自主地学习。
Mais elle n'est pas non plus programmée au sens classique non plus.
但它也并非以传统意义被预先编程。
On ne lui écrit pas toutes les règles du monde.
人们并不会把世界的所有规则都写进它的程序。
On construit plutôt une sorte de cadre d'apprentissage et on lui fournit des
我们更倾向于构建一种学习框架，并提供给它
exemples, on fixe des objectifs,
大量示例，设定明确目标，
et puis elle ajuste elle- même ses paramètres pour repérer ce qui revient,
然后它自己调整参数，识别反复出现的模式，
ce qui va ensemble, ce qui est probable.
识别哪些事物常一起出现、哪些情况最有可能发生。
Et comme nous le verrons, il
正如我们将看到的，
y a une course pour savoir qui parvient à donner le plus de données à ces IA.
各方正竞相为这些人工智能提供尽可能多的数据。
Et c'est central.
这一点至关重要。
Mais bon, on met ça de côté pour l'instant.
不过，我们暂且先放下这点。
Il y a une ironie que j'aime beaucoup,
我特别喜欢一个颇具讽刺意味的现象，
qui est celle- ci.
就是下面这个。
John McCarthy, celui qui a forgé le mot IA.
约翰·麦卡锡——人工智能（AI）一词的提出者。
Vers la fin de sa vie, il expliquait que les machines, justement,
他晚年曾指出，机器恰恰
n'arrivaient pas à apprendre en lisant ce qui était écrit,
无法通过阅读文字来学习，
qu'il leur manquait pour ça une forme de compréhension.
因为它们缺少一种理解能力。
Alors tout ça, ça se joue en deux temps.
所有这些过程，分两个阶段进行。
D'abord, il y a ce qu'on appelle l'entraînement.
首先是所谓的‘训练’阶段。
La machine intègre les exemples et elle ajuste par essais et erreurs des milliards
机器吸收大量示例，
de minuscules réglages internes.
并通过反复试错，调整数十亿个微小的内部参数。
Ça, c'est ce qu'on appelle ses poids.
这些参数，就叫作‘权重’。
C'est long, c'est coûteux et ça se fait en gros une fois.
这一过程耗时长、成本高，通常只进行一次。
Ensuite vient ce qu'on appelle l'inférence,
接下来是所谓的推理过程，
chaque fois que vous vous servez du modèle.
即每次使用模型时发生的步骤。
Quand vous tapez une question, quand vous demandez un résumé,
当你输入一个问题，
quand vous faites générer une image,
或请求一个摘要，
vous ne réentraînez pas toute la machine.
又或让模型生成一张图片时，
Vous utilisez un modèle déjà entraîné et qui produit une réponse à partir de ce
你并不会重新训练整台机器。
qu'il a appris.
而是调用一个已训练好的模型，让它根据所学内容生成回答。