漫谈人工智能读后感

《漫谈人工智能读后感》系列1

前几天将《漫谈人工智能》这本书读完了，不是，应该是看完了，作为集智俱乐部的一本书，将人工智能这个概念向我们这些大众讲清楚是非常不容易的，这本书应该是我搞机器学习以来读的最有趣味的一本书，以前读的paper话还没有说，先来一大堆数学公式，直接die了。下面就是我读这本书的心得，有不足之处，还望海涵啊^-^。

开端

制造出能够像人类一样思考的机器是科学家们最伟大的梦想之一，而这种技术莫过于再造一个智慧大脑–人工智能。早在1940年，艾伦图灵就提出了一种机器，今天看来是一种自动状态机，也就是图灵机，那时候就提出了一种测试—图灵测试。这人了不得啊，在第二次世界大战中，通过数学方法帮助同盟国破解德国的军事密码，加速了轴心国的瓦解，但是由于什么同性恋问题，恩就上天了，不然的话今天的人工智能也不知会是什么样的情况。

在图灵之后，冯诺依曼提出了存储程序控制，奠定了现代计算机的基础，推动着人类历史进入了信息时代。

在1997年，最激动人心的就是IBM制造的“深蓝”计算机与世界象棋冠军比赛，并以3.5：2.5战胜了卡斯帕罗夫，成为了人工智能的一个里程碑。

陷入低潮

早在1943年，科学家就提出了一种神经元的计算网络，就是根据人的大脑而构成的一种计算模型，但在1969年，符号学派的崛起，给了神经网络的致命一击，认为神经网络并不能像人类一样可以学习任何东西，连最简单的XOR都不能解决，这样神经网络就没了。

神经网络崛起

1974年，神经网络的拥护者杰夫辛顿让人工神经网络崛起了，至今，人工神经网络是火热的不行啊，尤其以神经网络为基础的深度学习更是火的不要不要的。个人认为，神经网络的崛起与NVIDIA是密切相关的。这是为啥啊？机器学习与显卡制作公司有什么关系呢？

深度学习与NVIDIA的情缘

搞过深度学习的都知道，最简单的神经网络权重计算需要两步，一是前向传播算法，二是反向传播算法。这一来一去就是在计算权重，在神经网络中，权重是以矩阵来存储的，因此各种计算也在矩阵上开刀，既然说到矩阵了，在图像处理方面，NVIDIA公司一直在做gpu，更是为了图像处理提出了CUDA计算平台，因此利用gpu来处理矩阵那是再好不过了。编写这篇心得的时候，阿里云更是为深度学习领域的人们开放了gpu计算平台，不过有点小贵啊，1800大洋一星期，用的最好的显卡k20。