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原創(chuàng)AI新算法家發(fā)言

（2025年5月7日更新）

目前，中國已成為人工智能的主要應(yīng)用國家，但國外深度學(xué)習(xí)算法是人工智能算法的主流。沒有中國獨(dú)立知識產(chǎn)權(quán)的人工智能通用算法被廣泛使用。為了填補(bǔ)人工智能通用算法的空白，許多專家和技術(shù)人員克服了國內(nèi)外非常不令人滿意的創(chuàng)新環(huán)境中的各種困難，多年來一直在努力開發(fā)原始的人工智能通用算法。其中，中國嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主任、天津阿波羅信息技術(shù)有限公司、阿波羅有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL算法脫穎而出。經(jīng)過四年的實(shí)踐，它在自動駕駛、醫(yī)療和社會準(zhǔn)備、工業(yè)控制和計(jì)算機(jī)應(yīng)用最廣泛的嵌入式系統(tǒng)方面取得了顯著的成就，證明了深度學(xué)習(xí)算法的技術(shù)特點(diǎn)，具有先天性和不可克服的缺陷。

芯片采購網(wǎng)專注于整合國內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫存實(shí)時(shí)查詢，行業(yè)價(jià)格合理，采購方便IC芯片，國內(nèi)專業(yè)芯片采購平臺。

雖然我國仍在獨(dú)寵深度學(xué)習(xí)算法，但專家們對深度學(xué)習(xí)算法在應(yīng)用中存在的嚴(yán)重缺陷感到無助和失望。深度學(xué)習(xí)算法家和技術(shù)人員逐漸改變了對深度學(xué)習(xí)的盲目崇拜，開始尋找和關(guān)注新的人工智能算法。這是顧博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL國內(nèi)開發(fā)的算法等人工智能通用算法帶來了擺脫長期深度學(xué)習(xí)算法束縛的快速發(fā)展機(jī)遇。

近日，顧博士自信地在微信群中發(fā)表了以下演講：

自四年前以來，我們一直在批評深度學(xué)習(xí)。當(dāng)時(shí)，我們并不認(rèn)為深度學(xué)習(xí)沒有好處�？陀^的判斷應(yīng)該大于過度！我們看到了當(dāng)時(shí)的社會氛圍。無論多么著名的專家學(xué)者盲目追求深度學(xué)習(xí)，都不知道深度學(xué)習(xí)的黑盒問題是什么？我們都相信深度學(xué)習(xí)是無法解釋的，甚至神化了非線性隱藏層的作用。今天，在我們打開黑箱后，我們完全了解了深度學(xué)習(xí)的機(jī)制，并了解了每個(gè)人MPS代理非線性隱藏層占據(jù)了最大的計(jì)算能力，融合了自律學(xué)習(xí)SDL模型、深度學(xué)習(xí)從此擺脫了黑色思維、占用計(jì)算能力和無法解釋的問題，必將成為任何問題IT產(chǎn)品上導(dǎo)入AI模型的應(yīng)用技術(shù)必將成為當(dāng)今最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型！

附：自律學(xué)習(xí)SDL的特征

自律學(xué)習(xí)（Self-Discipline Learning SDL）模型實(shí)際上是人工智能領(lǐng)域所期待的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(自律學(xué)習(xí))SDL早期被稱為超深度學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí))。這種模型之所以強(qiáng)大，是因?yàn)樗兴膫€(gè)特殊的技術(shù)特點(diǎn)。

第一個(gè)技術(shù)特點(diǎn)是使機(jī)器模仿人來處理自動駕駛識別、機(jī)器推理和自動駕駛控制問題的算法。

構(gòu)成自律學(xué)習(xí)SDL模型的核心算法之一是概率尺度自組織概率尺度自組織的迭代過程是在高斯分布的任何初始空間中逐漸向最大概率空間遷移，最終在最大概率空間中收斂的過程。我們的自動駕駛?cè)S圖像識別使用如此簡單的算法，自動駕駛遇到任何障礙，在三維空間是一個(gè)高密度的對象，即最大的概率分布空間，使用概率尺度自組織遷移特性，無論障礙在哪里，都可以直接被算法抓住，圖像識別不需要提前訓(xùn)練圖像，不需要特征，深度學(xué)習(xí)完全避免了障礙物與背景的分離，導(dǎo)致白色車廂被視為云，導(dǎo)致惡性事故。

利用我們發(fā)明的概率尺度自組織和概率空間距離公式，以概率空間為中心的新機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)明的先進(jìn)性得到了美國發(fā)明專利的肯定，這也構(gòu)成了SDL模型的第二個(gè)技術(shù)特征。

利用SDL模型可以是自律聚類最好、最高效的特點(diǎn)，加上把手SDL模型與卷積核與反向傳播技術(shù)的融合，消除人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使小數(shù)據(jù)小模型SDL模型的能力超過了一般的深度學(xué)習(xí)，即自律學(xué)習(xí)SDL模型的第三個(gè)技術(shù)特征。

自律學(xué)習(xí)SDL該模型的第四個(gè)技術(shù)特點(diǎn)是：利用自律學(xué)習(xí)的簡單聚類結(jié)構(gòu)和可分析的特點(diǎn)，可以很容易地整合其他技術(shù)。為了解決不同類型的數(shù)據(jù)在低維空間混合不可分割的問題，引用核函數(shù)（Kernel Function）理論上，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使不可分離的數(shù)據(jù)利用高維空間的超平面分離技術(shù)特征SDL模型在分類技術(shù)上又有了飛躍。

規(guī)納SDL模型特點(diǎn)

一、高斯分布下的自律聚類

1.機(jī)器學(xué)習(xí)效果可以達(dá)到小數(shù)據(jù)的最大概率。

2.無權(quán)重組合，無黑箱問題。

3.人工智能適用于嵌入式系統(tǒng)。

二、整合卷積核和反向傳播

1.消除噪聲，提高機(jī)器學(xué)習(xí)的泛化能力。

2.進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)最佳分類。

3.進(jìn)一步提高應(yīng)用效果。

三、能把人的智慧賦予機(jī)器

1.傳統(tǒng)的自動駕駛可以解決AI不夠智能的問題。

2.自動駕駛的感知系統(tǒng)可以深入了解機(jī)器。