如何讓計(jì)算機(jī)處理“抽象概念”這個(gè)亙古難題，是賦予機(jī)器人工智能的關(guān)鍵所在。距圖靈在1995年的論文中第一次提到“圖靈測(cè)試”以來(lái)，半個(gè)世紀(jì)過(guò)去了，人工智能的進(jìn)展，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到圖靈測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)。依賴(lài)于云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)的并行處理能力，和深度學(xué)習(xí)算法（Deep Learning），機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域直到2006年才取得了突破性的進(jìn)展。2013年4月，《麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論》雜志將深度學(xué)習(xí)列為2013年十大突破性技術(shù)（Breakthrough Technology）之首?！吧疃葘W(xué)習(xí)”這個(gè)這個(gè)漸漸進(jìn)入大眾視野的詞匯，與人工智能有何關(guān)系？又究竟是何含義呢？

首先，我們需要了解下人類(lèi)的大腦是如何工作的。簡(jiǎn)而言之，人的視覺(jué)系統(tǒng)是從視網(wǎng)膜出發(fā)，經(jīng)過(guò)低級(jí)的V1區(qū)提取邊緣特征，到V2區(qū)識(shí)別基本形狀或目標(biāo)的局部，再到高層的對(duì)整個(gè)目標(biāo)（如一張人臉）判定，最終到更高層的PFC（前額葉皮層）進(jìn)行分類(lèi)判斷，也就是說(shuō)，大腦對(duì)工作過(guò)程也就是不斷抽象概念化的過(guò)程，也即越來(lái)越能表現(xiàn)語(yǔ)義或者意圖。深度學(xué)習(xí)正是受人腦的工作過(guò)程啟發(fā)，從原始圖像去學(xué)習(xí)得到一個(gè)低層次表達(dá)，例如邊緣檢測(cè)器、小波濾波器等，然后在這些低層次表達(dá)的基礎(chǔ)上，通過(guò)線性或者非線性組合，來(lái)獲得一個(gè)高層次的表達(dá)。盡管目前現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接數(shù)也就10的8次方，跟真正的人腦差了將近6個(gè)數(shù)量級(jí)，但隨著近幾年計(jì)算機(jī)處理能力的飛躍和技術(shù)進(jìn)一步成熟，深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在許多方面取得成功的應(yīng)用，在與大眾生活密切相關(guān)的領(lǐng)域就有如下幾個(gè)例子：

1、商品推薦

當(dāng)你打開(kāi)某個(gè)網(wǎng)站瀏覽時(shí)，總會(huì)有推薦商品這一欄。這一欄的信息，有的是根據(jù)你正在瀏覽的內(nèi)容推薦相近的，有的則是根據(jù)你之前的瀏覽、搜索結(jié)果匹配的，這可以說(shuō)是當(dāng)前較為普遍的一種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，即通過(guò)長(zhǎng)期積累數(shù)據(jù)來(lái)分析你的購(gòu)物習(xí)慣，并推薦相應(yīng)的產(chǎn)品。商品推薦可以說(shuō)是當(dāng)前比較普遍，也比較簡(jiǎn)單的一個(gè)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用例子。

2、語(yǔ)音識(shí)別

當(dāng)前許多公司都推出了語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用，像蘋(píng)果的Siri、百度的小度以及微軟的小冰等都屬于此。這些產(chǎn)品都把打上“人工智能機(jī)器人”都標(biāo)簽，其技術(shù)原理皆離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)算法。和過(guò)去單純強(qiáng)調(diào)效率和有用的工具型人工智能不同，這一類(lèi)都產(chǎn)品更強(qiáng)調(diào)情感連接，以此重新定義人和人、人和機(jī)器間的關(guān)系。

3、圖像識(shí)別

既然深度學(xué)習(xí)的算法從開(kāi)始就受到了人腦圖像識(shí)別過(guò)程的啟發(fā)，那么深度學(xué)習(xí)在機(jī)器對(duì)圖像的識(shí)別領(lǐng)域取得重大突破就不難理解了。2014年3月，同樣也是基于深度學(xué)習(xí)方法，Facebook的?DeepFace?項(xiàng)目使得人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了?97.25%，只比人類(lèi)識(shí)別?97.5%?的正確率略低那么一點(diǎn)點(diǎn)，準(zhǔn)確率幾乎可媲美人類(lèi)。國(guó)內(nèi)方面也取得了不少突破，例如專(zhuān)注圖像識(shí)別領(lǐng)域的圖普科技，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容審核之中，不僅使機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別涉黃等違法數(shù)據(jù)，而且在圖片增值，數(shù)據(jù)挖掘方面也取得了業(yè)界關(guān)注的成績(jī)。

得益于深度學(xué)習(xí)算法，人工智能的曙光已經(jīng)到來(lái)。希望不久的以后，我們看到更多創(chuàng)新性的應(yīng)用探索，讓機(jī)器幫助我們?nèi)祟?lèi)更好地生活。

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