深度学习的过去、现在和未来

A（IArtificial Intelligence），也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。

AI的最终目标，就是搞清智能究竟是怎么形成的，再让机器也具有类人的思维。深度学习这种技术，或许就是实现未来强AI的突破口。

改变世界的“三颗苹果”？

亚当夏娃吃掉了苹果，改变了人类

砸在牛顿头上的苹果，改变了地球

图灵桌上的苹果，改变了社会

1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出著名的“图灵测试”，他认为，如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别， 则可以论断该机器具备人工智能。

图灵的机器智能思想无疑是人工智能的直接起源之一。而且随着人工智能领域的深入研究，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们至今仍然是人工智能的主要思想之一。

从浅层学习到深度学习

自图灵提出人工智能，在机器学习的第一次浪潮中，人工智能主要处于浅层学习。随着科技的发展，计算能力的增强，人工智能迎来爆发，从浅层学习过渡到深度学习。

浅层学习

只带有一层隐层节点或没有隐层节点。

深度学习

1）通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点。

2）通过每一个层次的特征变换，使样本的特征多维度地被表示出来，从而使分类或预测更加容易。

从浅层学习过渡到深层学习的有三个重要因素：

1）先进的模型：多层次的节点

2）强大的计算能力

3）大数据：利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。

人类已经运用的深度学习

目前，我们已经在语音识别、人脸识别、无人驾驶、生命科学、图像分类、游戏博弈等方面运用了深度学习技术。

Siri

Siri是苹果公司在其产品上应用的一项智能语音控制功能。Siri可以令手机变身为一台智能化机器人，用户可以通过手机读短信、询问天气、语音设置闹钟等。

2017年苹果WWDC开发者大会上，Siri又加入了实时翻译功能，支持英语、法语、德语等语言。与此同时，Siri的智能化还进一步得到提升，支持上下文的预测功能，用户甚至可以用Siri作为Apple TV的遥控器。

AlphaGo

AlphaGo是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

挑战莫拉维克悖论

    “要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”

——莫拉维克 1980  

过去的人工智能，在人类强的地方很弱，在人类弱的地方可能很强。当深度学习助力人工智能，或许会打破这一局限。

Atlas

2017年11月16日，波士顿动力（Boston Dynamic）发布了自己的最新成果Atlas机器人，该型机器人可以灵活跳跃，实现后空翻的高难度动作。

这一突破性成果使用了基于控制论的技术，实现了类似人体应激性反应的平衡控制效果。

杀戮无人机

加州大学伯克利分校的Stuart Russell教授发布了杀戮无人机视频。它是通过面部识别技术，识别目标信息，并通过AI进行控制，实现跟踪飞行或更多操作。

而当发现目标后，这个迷你无人机立刻就会变成“死神”，通过高速俯冲以及内部搭载的微型炸药发出自杀式的攻击。换句话说，杀不杀人就看它心情了...

后深度学习时代

DNA计算

基于大量DNA分子自然的并行操作及生化处理技术，通过产生类似于某种数学过程的一种组合结果，并对其进行抽取盒检测来完成问题求解的过程。

量子计算机

量子计算机（quantum computer）是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。

一台操纵50个微观粒子的量子计算机，对特定问题的处理能力可超过目前最快的“神威·太湖之光”超级计算机。

对于深度学习的未来，人类还可以脑洞大开，寄予更丰富的期待。