AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码,生成元代码级别的AI功能单元代码,然后再由AI组织为另一个AI,实现AI开发AI的能力;用AI协助探索迭代新构型AI将会出现,并成为一种新的技术路线潮流。

有限结点,无限的连接形式,也是实现一种复杂性的方式。扩展结点、增加参数,是另一种外延式的实现复杂性的方式,这种方式,也可以看作是有限结点、动态连接形式,是等效的,当连接权重置值0,就相当于连接消除,连接构型中相当于没有这个连接。两者概念的区别是:后者这种形式的动态连接形式,是区域限定的,是在有限域上的动态,"有限域"的概念是,连接形式是在搭建模型时,初始连接形式作为一个域,是框架限定的,权重置0的连接,是在这个"有限域"的初始模型连接形式范围内的消除剪枝。进一步思考,当模型训练到一定程度后,能否引入一个迭代机制,重新跳到第一步,把模型的初始连接构型按某种规则,在训练到一定程度的模型基础上,扩展重置初始构型,这样设想的目的,把"有限域"扩展为模型自己探索的"动态域",简单地说,预训练到一定程度的模型,按某种尝试、奖励机制,自动探索扩展初始连接构型,重新开始一轮新的训练。模型自己按某种尝试、奖励机制,自动化探索扩展初始连接构型,中间肯定会产生很多垃圾构型,那就自动淘汰,模型自动化探索扩展的初始连接构型,训练后的识别效果或收敛效率参照其前一个状态,如果退步则淘汰,如果更优则覆盖,也可以理解为AI模型自己探索设计AI模型,升级方向总是以自身效果为参照,如果AI自己会自动化升级,那是一种智能形式。AI自动化升级的一种形式是,在训练过程中调整参数的权重;现在思考,探索和扩展AI自动化升级的方式,AI自动化升级的另一种形式,除了调整参数,是否让模型可以自己探索新构型。

生物神经系统的进化,从最简单到人类复杂的大脑,这个进化是连接构型扩展的过程;而对一个既定的个体,则是连接构型框架定了以后,参数权重升级的过程。生物神经系统,就明显有两个升级模式,从最简单到人类复杂的大脑,既有结点的扩展,也有链接构型的扩展。比较大象、海豚、鲸鱼的大脑和人类大脑,神经元数量在一个量级,这里面的差别,主要是构型的差别,结点规模效应的差别不是主要,可以认为是一样的。

知识蒸馏的概念不同于模型蒸馏的概念,模型蒸馏是对模型进行压缩,而知识蒸馏是对训练数据资源进行压缩。知识蒸馏的预训练模型例子说明,知识A:人是会死的。知识B:苏格拉底是人。知识C:苏格拉底会死。三个知识,知识A、知识B、知识C可以压缩,进行知识压缩,即所谓知识蒸馏,压缩为知识A、知识B就包含了前面ABC的完整信息。互联网上的海量数据,进行知识蒸馏压缩,可以得到最核心的原子级知识,这个信息池也许不大,所以训练的计算量不需要很大,然后从这些元级数据可以形式化为无穷无尽的知识。设计一个压缩验证模型,就是给它一大堆的数据,让他输出尽可能小的数据集,这个小数据集可以包含输入的全部信息数据。比如,给它输入,知识A:人是会死的。知识B:苏格拉底是人。知识C:苏格拉底会死。三个知识,它会推出这里面内含的知识冗余,然后自动化的剪切掉冗余数据。

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