如果有人說人工智能可能統(tǒng)治世界，那么大多數(shù)人一定認(rèn)為他科幻片看多了，不過讀完本次【歐瑞博公開課】關(guān)于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)介紹，那么也許你就不會這么想了。這顯然不是無理由的推斷，Andrew Ng在谷歌期間借助深度學(xué)習(xí)讓機器通過對數(shù)百萬分視頻學(xué)習(xí)自行掌握了“貓”的概念，2016年3月，以深度學(xué)習(xí)為技術(shù)基礎(chǔ)的電腦程序AlphaGo擊敗前世界冠軍李世石，關(guān)于發(fā)展人工智能的問題或許真的應(yīng)該被人類重視了。這一事件引起了人們對于深度學(xué)習(xí)的興趣，深度學(xué)習(xí)究竟有多深？

   我們先來了解深度學(xué)習(xí)能做什么？ GOOGLE研究的無人駕駛，已經(jīng)具備自動駕駛功能，但是如果沒有敏銳的視覺，它們就不能真正區(qū)分出地上擺著的是一個紙袋，還是一塊相同體積的石頭，應(yīng)該避開。這些信息在計算機里仍舊是死板的數(shù)字，它們自身并不攜帶任何意義，就像“拍照”和“看到”完全不同，通過“看見”，我們實際上是“理解”了這個畫面。人類對畫面的理解不是眼睛本身，大腦才是它真正呈現(xiàn)意義的地方。大自然經(jīng)過了5億4千萬年的努力才完成了這個工作，而努力中更多的部分是用在進化我們的大腦內(nèi)用于視覺處理的器官。

   基于上述的理解，我們發(fā)現(xiàn)，計算機機器想要“看見”一幅場景，需要開發(fā)者們一起去教計算機如何去“看”。這一領(lǐng)域被稱之為“計算機視覺與機器學(xué)習(xí)”，也屬于“深度學(xué)習(xí)”的一個分支，同時也是AI（人工智能）領(lǐng)域的重要突破點。最終，我們希望教會機器像我們一樣看見事物，就像你我一樣，只凝視一個畫面就能理清整個故事中的人物、地點、事件。

   如何教計算機理解圖片，要記住一位重要人物:李飛飛，華人，頂尖的計算機視覺專家質(zhì)疑，斯坦福大學(xué)計算機終身教授，人工智能實驗室與視覺實驗室主任。她主要研究的imagenet項目目前是全球最大的圖像識別數(shù)據(jù)庫，將接近10億張圖片進行篩選、排序、標(biāo)記，去捕捉一個嬰兒可能在早期發(fā)育階段獲取的一小部分圖像，接著利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練計算機算法思路，教計算機理解圖像，她開啟了Visual Genome（視覺基因組）計劃，把語義和圖像結(jié)合起來，推動人工智能的進一步發(fā)展。

   目前，計算機識別數(shù)據(jù)能力已經(jīng)基本等同于3歲嬰兒的辨識能力。我們賦予計算機的智能如何真正應(yīng)用到我們的生活？一家金融公司憑借技術(shù)紅利和數(shù)據(jù)量的累計，在2015年股災(zāi)時期收益率居然持正，摒棄用指標(biāo)、經(jīng)驗方法論去做預(yù)估，通過用深度模型的方法，和大數(shù)據(jù)推算，引領(lǐng)著企業(yè)在正確的發(fā)展道路上前行。

   深度學(xué)習(xí)帶來了人工智能的正循環(huán)，也就是機器將具備一定的人類般的學(xué)習(xí)和思考能力。試想機器可以像人一樣思考，勢必智能家居領(lǐng)域的科技智能將帶給人們最佳的服務(wù)和需求體驗。當(dāng)你拖著疲憊的身子回家，“智能家”將“讀懂”你的習(xí)慣需求，不再是機械地打開空調(diào)，關(guān)閉窗簾，而是讀懂你最想去沖一下熱水澡，繼而心有靈犀地幫你打開你每周五必看的電視節(jié)目。這才是智能家居實現(xiàn)道路上最重要的轉(zhuǎn)折點。

   可見人工智能的商業(yè)價值已然顯現(xiàn)，計算機的辨識能力也將會逐步從3歲到13歲，或者遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此，未來人工智能最終能發(fā)展到哪一步，無人知曉。人工智能統(tǒng)治世界已經(jīng)擁有了技術(shù)橋梁，未來已來。

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