it服務(wù)巨頭Cognizant Technologies負(fù)責(zé)“進(jìn)化人工智能”項目的副總裁巴巴克?霍杰特（Babak Hodjat）表示：“深度學(xué)習(xí)既不是深度學(xué)習(xí)，也不是學(xué)習(xí)?！?/p>

霍杰特的評論是IT服務(wù)公司Cognizant Technology Solutions對人工智能的迷人探索的一部分。Cognizant Technology Solutions總部位于新澤西州蒂內(nèi)克，已有25年歷史，去年為全球一些最大的公司提供服務(wù)，創(chuàng)造了近160億美元的收入。

多年來，這個IT巨頭一直在談?wù)摗皵?shù)字轉(zhuǎn)型”，這是一件大事，意義重大，但也很難讓人理解，因為它常常顯得模糊和不確定。

去年12月，Cognizant收購了一家擁有11年歷史的人工智能初創(chuàng)企業(yè)“感知技術(shù)”（Sentient Technologies）的部分資產(chǎn)，為這項數(shù)字工作奠定了全新的基礎(chǔ)，并賦予了它精確性。Hodjat是該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司一直在從事一項激動人心的工作，即所謂的“進(jìn)化計算”，其中許多算法，包括傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以并行測試“適合度”，以選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行一項任務(wù)。

Cognizant的LEAF技術(shù)是如何通過在藍(lán)圖中嘗試不同種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“模塊”來組裝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個層的。

Hodjat是隨著知識產(chǎn)權(quán)的獲得而來認(rèn)知的，他的工作遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了主流深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化。深度學(xué)習(xí)側(cè)重于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“參數(shù)”或“權(quán)重”，通過所謂的隨機(jī)梯度下降，通過一個稱為反向傳播的過程。