在人工智能学习训练中，会遇到哪些问题？

人工智能在过去两年被谷歌引爆，于是该领域的创业公司如雨后春笋般生长起来，有的做专用芯片，有的做算法，有的做机器人…人工智能到底是什么？是让机器代替人类完成重复的生产线劳动吗？这样理解为免太简单。人工智能绝对不只是让机器完成模仿，从而替代重复性工作，真正的人工智能需要机器经过训练和学习，接近或者超越人类的智能行为。

人工智能训练模型的时候，数据是最重要的因素，只有通过大数据训练，才能让训练的模型更接近于实际需求。比如，自动驾驶的模型训练，现在基本是靠自动驾驶汽车上路测试收集数据训练模型，路上的汽车只有采集到更多可能的场景，才能确保训练出的模型更接近实际路况。在人工智能训练中一般会遇到两个问题：第一，数据量不够如何训练模型？第二，数据量太大如何快速进行标注？

迁移学习：通过模型产生数据训练神经网络

如果没有数据能做人工智能吗？这是很多初创公司的困惑。在笔者的概念里，正常的AI开发流程是，先采集数据，再训练模型。在最近的Matlab大会上，MathWorks产品市场经理赵志宏先生给出了一个不一样的答案，他表示，“数据、输出和模型是整个AI开发流程的一个步骤。如果开发者想做人工智能，又没有太多的数据，可以采用迁移学习的方法。” 迁移学习又是什么概念？不防从实际例子来理解。比如：通过人工智能的方式来预测风力发电机的故障，用户不能等到采集到大量故障数据以后再预测，这样不符合设备维护的目标，而是先用Simulink模型建立一个风里发电机的模型，通过校正让这个模型非常接近风力发电机，然后通过该模型产生故障数据，进而训练机器学习或者深度学习的神经网络。

基于模型设计的优势是，它是在真正做出产品之前建好一个模型，这个模型与实际产品非常的接近，不管是从数字计算、行为计算产生的结果与真正的结果都非常接近。很多工程师在设计产品的时候已经把这个模型建好了，在这个模型上加入故障情况就很容易产生故障数据，这比在实际设备上产生的故障要容易很多。因此，可以进行故障预测和维护。

通过深度学习对大数据进行标注

随着传感器的大量采用，数据量进入洪荒时代，给人工智能进行特征标记带来困难，这时候可以采用深度学习进行标记。深度学习的特点是不需要人工手动找出特征值，系统可以自动从数据里提取特征值。MATLAB里面有很多自动标记的 工具 和功能。LiDAR三维点云技术可以对每一点进行标注，把这个点聚类在一起聚成一个目标模型，然后再把目标具体代表的实物辨别出来。有些用户已经采用MATLAB的工具进行了开发，著名的汽车配件公司AUTOLIV就在用这种方式进行自动数据标注。

以膨化食品智能检测为例，研究人员可以在用户咬食品的时候提取特征，用咬合声音和咬合力度衡量食品的松脆度，有了这两个特征，还需要开发一个机器学习的分类器，而MATLAB提供了分类学习器。开发者通过这个工具不需要一个一个去试各种分类器的算法，使用MATLAB提供的APP去一次性尝试所有算法。开始运行APP后，用户选好数据和需要训练的分类器，然后进行训练。在训练过程中，用户可以看到每个分类器的整体结果，选择精确度最高的一个，然后进行更多的调查和研究。如果用户没有研究过AI，可以用MATLAB提供的APP进行学习，去尝试所有机器学习的算法。

在MATLAB里面做深度学习难吗？用赵志宏先生的话说，只需要写5行的MATLAB代码，用户就可以建出一个能够识别食品的网络。笔者已经多年没接触过MATLAB了，所以无从考证，工程师朋友们如果需要可以进行尝试。

和开源代码如何协作？

现在市面上的开源非常热，工程师们可以在开源社区快速获得需要的代码，在人工智能领域也有很多开源资源，作为封闭资源的MATLAB和开源代码相比更新速度可能会较慢，而且加上是收费模式，工程师们也担心两者的融合问题。当笔者问到这个问题的时候，赵志宏先生解释，“开源代码背后有很多的开发团队，他们自愿进行开发，我们也有自己的开发团队。我们并不把开源代码和MATLAB定义为竞争关系，实际上我们各有特点和长处，有时候我们是可以与开源代码共用。有一些开源代码可以在MATLAB里面运行或者直接调用，我们在共同为科技进步做贡献。我们虽然是付费软件，但是提供的不仅是工具，还有很多的服务。”

当用户使用MATLAB时遇到问题，我们后面有很强的技术支持团队帮用户解决这些问题。另外，我们的工具不仅是针对某一功能产生正确的结果，我们还考虑把这个功能做得非常的容易使用。比如针对AI应用，我们把界面做得非常适合该专业领域，而且兼顾让用户感觉在使用熟悉的MATLAB或者Simulink的界面。这是我们的优势，如果用户在MATLAB或者Simulink中增加新功能，学习门槛不会很高，容易上手设计。除了提供工具，我们还给用户提供了很多便利，这是从开源工具中所得不到的东西。