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谷歌人工智能写作项目：小发猫

什么是深度学习

随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世，“人工智能”这个已经存在60多年的词语，仿佛一夜之间重新成为热词rfid。

同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”……但事实是，如此喧嚣热烈的气氛之下，大部分人对这一领域仍是一知半解。

如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能革命”，特伦斯·谢诺夫斯基（TerrySejnowski）必然是其中一个。

在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时，谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。

ProfessorTerrySejnowski.Image:SalkInstitute谢诺夫斯基是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的一小撮研究人员之一。

他们认为，受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法，会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题，从而提出了使用可以从数据中学习技能的数学模型。

正是这一小群研究人员，证明了基于大脑式的计算的全新方法是可行的，从而为“深度学习”的发展奠定了基础。

借由《深度学习：智能时代的核心驱动力量》一书出版机会，美国科技媒体《TheVerge》采访了特伦斯·谢诺夫斯基，与他讨论了“人工智能”“神经网络”“深度学习”“机器学习”究竟有何区别？

为何“深度学习”突然变得无处不在，它能做什么？不能做什么？以下是采访全文：《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中信出版集团2019.2Q：首先，我想问一下定义。

人们几乎可以互换地使用“人工智能”，“神经网络”，“深度学习”和“机器学习”等词语。但这些是不同的东西。你能解释一下吗？

人工智能可以追溯到1956年的美国，那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。在人工智能中，一个新领域成长起来，称为机器学习。

不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。例如，设想您正在尝试识别对象，因此您可以收集大量它们的图像。

然后，通过机器学习，这是一个可以剖析各种特征的自动化过程，就可以确定一个物体是汽车，而另一个是订书机。机器学习是一个非常大的领域，其历史可以追溯到更久远的时期。最初，人们称之为“模式识别”。

后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。在机器学习中有受大脑启发的神经网络，然后是深度学习。深度学习算法具有特定的体系结构，其中有许多层数据流经的网络。

基本上，深度学习是机器学习的一部分，机器学习是人工智能的一部分。Q:有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗？编写程序非常耗费人力。

在过去，计算机是如此之慢，内存非常昂贵，以至于人们采用逻辑，也就是计算机的工作原理，来编写程序。他们通过基础机器语言来操纵信息。计算机太慢了，计算太贵了。但现在，计算力越来越便宜，劳动力也越来越昂贵。

而且计算力变得如此便宜，以至于慢慢地，让计算机学习会比让人类编写程序更有效。在那时，深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题，比如在计算机视觉和翻译等领域。

机器学习是计算密集型的，但你只需编写一个程序，通过给它不同的数据集，你可以解决不同的问题。并且你不需要是领域专家。因此，对于存在大量数据的任何事物，都有对应的大量应用程序。

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