解析人工智能中的深度学习原理

我们对人工智能的概念可以追溯到“图灵测试”的提出，学界很早就有智能系统方向的研究，人工智能包括现在很火的机器人都不是一个新的领域，它是一个比较传统的领域，只 是说发展到了某一个阶段之后，内在和外在的因素造成了方向上的大发展。

比如现在讲的深度学习（阿法狗就是基于深度学习完成的），往根上说就是深度神经网络的研究。最早在七十年代就有人在做模拟人脑的研究，就是我们现今讲的“神经元”。人大脑里就是一个接一个的神经元，堆积在一起，这之间有一些宏观上的互动，某个区域的互动形成你大脑的思考，包括人脑对外界的反映，它认为你的任何反映都是神经元之间的互作用，最初提出神经网络是为了通过模拟神经元来达到模拟人脑的这么一个目的，分析人脑的结构。
这其实就是讲深度学习的“深度”去掉之后所达到的效果。最初出现的神经网络的概念只是一个假设和设想，大家对它寄予的希望很大，但后来在研究中发现，受当时处理条件、计算能力和数据存储量的制约，导致传统的神经网络三到五层就可以解决问题而层数再多也不会带来更好的效果，所以，后来神经网络的研究就作为一种传统的工具被搁置了。
深度神经网络太复杂，简单的数据应用上去没有意义，现在又有复杂的工具，又有大量的数据，那这个问题就很容易被解决。单单就人工智能来说，它并不是一个很新的概念，只能说借着阿法狗火起来了。

服务型机器人会使我们的生活更加便捷。所有节约了人类时间的发明与创造都会推动人类社会和经济的发展。人工智能可以通过替代人类去完成一些简单的工作而节约人类的时间成本，从而推动人类社会与经济向前发展。我们想要用人工智能做一些，细分的机器人，或者是综合性性质的机器人，或者是一些能够替我们解决问题的机器人，但是，还得是我们去定义问题，比如说，你想让机器人给你做饭，你得告诉它你想吃中餐还是西餐，它自己是不可能去选菜的，哪怕你让她选菜，想让它像你的妈妈一样知道你的口味这些都需要你去设定。
我们之所以把机器人称为“人”而不是机器，是源于我们对他的期待，我们把它当做人功能的延伸。把机器做成人形，比如机器手臂，也算是机器人，因为它实现了人的功能，另一种就是做成了人的形态。比如试衣的模特，在它身上安装一个摄像头、麦克风，然后它就能与人交流，这也算是一个机器人。最终是从你的用途来决定，是否有必要做一个机器人。
现在有两种概念的机器人，一种是服务型的机器人，一种是工业型的机器人。现在我们是面对面交流，可能过几年会出现人与机器人聊天的局面，一个装有我们人类想法的程序如果被植入到机器人身体里那自然他就可以与人交流，这就是服务型的机器人。导购员也是服务型机器人的一个方向，比如说它可以通过人脸识别技术，辨别顾客的身份，如果是老顾客，可能会通过之前的购物记录给客户推荐与之搭配的单品。如果是新顾客，通过告知他顾客的喜好，需求，它就会把顾客带到相应的货架中去挑选。
这背后的技术就是人工智能的研究领域，深度学习只是其中的一个，它可能还会涉及到人脸识别视频识别、问答系统、语音文本的分析等，服务型机器人是一个比较综合的运用。
在一系列识别都做好之后还需要一个知识库，去判断顾客的类型，包括顾客的消费能力、喜好等，还要根据顾客当前提出的问题，去做出一个合适的反映。这本身就是一个很复杂的事情，这背后涉及到方方面面的知识，和各种各样的所谓的算法和结构。
无人驾驶汽车的实现，无疑会给整个汽车行业带来变革。我们可以想象一下，如果无人驾驶技术实现了，人类还需要去掌握驾驶技术吗？我们甚至可以在车上办公甚至娱乐和休息，交通事故发生的概率也因此会小很多。人类驾驶汽车的行为本身就是一种无意义的劳动，无人驾驶技术从技术层面节约了人类的这部分时间，对人类来说，这无疑是一种生活方式上的变革，我们可以使用这部分节约下来的时间去做更有意义的事。
在人工智能与大数据的互联中，一个比较生动的例子就是运用大数据加人工智能对某个新浪微博账号下的评论进行分析，从而看出一个微博账号的传播力度，客观的得到受众的真是反馈。
如果说数据是无形的金矿，那人工智能就是采矿的工具，二者的结合才能创造出最大的价值，仅仅从新浪微博评论的文本分析，我们就能看到人工智能对社交媒体的影响。受众是信息的接收者，受众的反馈可以直接去判别信息传播的价值，通过大数据的分析，我们可以客观的得到受众真实的反馈，从而根据反馈来修正媒体的传播方式和内容，这无疑会提高传播的质量和效率，这对媒体来说无疑是一次变革。
我们并不需要去恐惧人工智能。技术恶论从技术开始改变我们的生活之始就一直存在。人工智能自然也躲避不了，人工智能威胁论也让一部分人对人工智能的发展产生了恐惧。
人工智能在专家眼里并不是无所不能的，研究的越深入也就越清楚地意识到，人工智能的每一次进步都弥足珍贵，而人工智能代替人类并进行自主思考也是只能出现在科幻电影中。人脑相当于一个黑箱子，你是通过有限的分析，来认定人脑的运作流程。比如说，研究表明左脑控制平衡，可研究不能精确到究竟是哪一部分在控制平衡，人脑并没有被开发完，我们也没有真正的弄懂人脑究竟如何工作。
综上所述，人工智能的深度学习是在模拟人脑，但你说它能超越人脑吗？这个问题本身就是一个伪命题，因为人脑真正的结构你都不知道，你怎么去说超过它。“服务”是科技的使命，每一项技术的突破，都意味着变革。我们期待人工智能的爆发，让人类的生活更加便捷，也期待人工智能给我们带来更多惊喜，给生活带来更多的“颠覆”。