
谷歌最近发了篇论文,重申了一个来自信息论的不雅点——“压缩即智能”。诚然,论文的新意,在于通过对“压缩率”的界说并提议干系计较法度,从而不错尝试对“压缩即智能”给出一个定量的讲授,并将其与东说念主工智能大模子筹办起来。
所谓“压缩”,全称诚然是“数据压缩”。正如一册写得十分天真理由的普及读物《数据压缩初学》所指出的:
“咱们需要知说念这么一件事:咱们当下生活在其中的这个计较宇宙,统统开发在数据压缩算法之上。
是的,每个部分齐是如斯。
每个网页、每个图像、每首歌、每个对于猫的视频、每部流媒体集会电影、每张自拍照、每次电子游戏下载、每个袖珍交游,甚而是操作系统的每次更新,整个这一切齐收获于压缩算法。事实上,哪怕仅仅想通过互联网传输一个二进制位的数据,也离不开压缩的内容。
数据压缩技艺最让东说念主惊异之处在于,它与往时40年里个东说念主计较的好多紧要更动相关,但很少有东说念主知说念这一丝。”
信息论首创东说念主克劳德·香农在为传输信息进行压缩编码的历程中,意志到这种压缩是有一个极限阈值的,卓绝这个阈值,被压缩编码的信息就无法通过解码,规复为原始信息了,而是有十分一部分信息就此被赔本掉,比如算作“有损压缩”的MP3音乐形势,听上去后果就要比CD差不少。这个阈值被定名为“香农熵”。相应地,“无损压缩”便是压缩率放置在“香农熵”以下,比如解码后不错相比好地回应到CD音质的APE、FLAC等形势。整个的当代压缩算法,不错说齐是在粉碎地与“香农熵”作战役,但愿开发出以尽可能高的压缩率来“高保真”地保存、传输和复制信息的技艺。
但其实数据压缩远不仅仅算法问题,而是波及东说念主类对宇宙根底的瓦解时势。
咱们且撇开数据压缩算法中的数学旨趣,单就“压缩即智能”这一不雅点,其实和我在某篇机器学札记里所说的“模子即智能”,统统是等价的,因为所谓模子,便是给无穷变量的复杂宇宙建一个有限变量的模,通过被大大压缩的变量数目,过火互相作用的结构,来灵验模拟复杂宇宙在某一特定时空中的运作模式(用本届诺奖得主杰弗里·辛顿的术语来说,就叫作念“泛化”,即通过少许已知数据准确先见大齐未知数据),从而让咱们不错作出展望和决议。
事实上,整个的科学公式齐不过乎是一种模子,因此也不过乎是一种数据压缩时势。模子老是只可在一定时空中起作用,哪怕它是牛顿定律,因为模子对数据的压缩根原本说老是为了拟合目下的“事实”——这恰是“履行科学”的骨子。更高的压缩率一般意味着更好的模子,也就意味着更高的智能,就好比万有引力定律对近代的不雅测寰宇有最高的压缩率(也便是用最应允的公式界说了这一寰宇的运作时势),因此牛顿不仅比绝大多数东说念主,而且比绝大多数科学家有更高的智能。
为什么咱们不错说“压缩即智能”或“模子即智能”?因为压缩变量数据八成建模,就意味着“主动”地挑选出一部分被觉得是关键的变量,而断念绝大多数被觉得是冗余的信息,来为这个看上去无比复杂的宇宙建模,这种瓦解的“主动性”、这种搪塞宇宙的“主动性”——而不是像(咱们是以为的)石头那样被迫袭取一切——不恰是当咱们谈及“智能”的期间,委果让咱们嗅觉make sense的东西吗?
何况智能和学习才能高度干系。什么是学习?无论东说念主的学习照旧机器学习,骨子不齐是学惯用开发在有限数据集基础上的模子去搪塞这个无穷宇宙,并在搪塞的历程中凭证响应不休诊疗以至迭代模子吗?是以“学习即智能”很猛进程上也与“压缩即智能”等价,东说念主工智能谣言语模子,正如“GPT之父”伊尔亚·苏茨克维屡次强调的,骨子上便是个服从极高的数据压缩机。

《数据压缩初学》
[好意思]柯尔特·麦克安利斯 亚历克斯·海奇 著
东说念主民邮电出书社2020年3月版
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毕席
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