谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石蕊唐，讓大眾真正意識到了人工智能時代的來臨屋摔。其實(shí)這一輪人工智能革命開始于30年前。
這一輪人工智能革命的最直接的源頭來自于一位叫Geoffrey Hinton的加拿大多倫多大學(xué)教授替梨，他被認(rèn)為是這一輪以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能革命的開創(chuàng)者钓试。他也有這一輪人工智能專家的標(biāo)志性的銜： “神經(jīng)科學(xué)家+計(jì)算機(jī)科學(xué)家”?装黑。
一、深度學(xué)習(xí)的原型：用計(jì)算機(jī)模擬人類大腦
Geoffrey Hinton教授在上中學(xué)的時候一個朋友告訴他弓熏，說大腦是用全息的方式存儲外界信息的恋谭，這勾起了他對大腦功能的興趣，這一個小事件就把他引向了后來一生從事的事業(yè)挽鞠。
他從大學(xué)起就開始研究神經(jīng)科學(xué)箕别，并且從上世紀(jì)80年代初就開始研究用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)來模擬人類大腦，就是我們今天說的深度學(xué)習(xí)的原型?滞谢。
實(shí)際上串稀，從上世紀(jì)80年代初到這一輪的人工智能被認(rèn)可，中間有30多年的時間狮杨，Hinton教授其實(shí)做了大量的研究母截，做出了大量的成果。
但是橄教，從整體上來說清寇，這30多年的時間，Geoffrey Hinton教授的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)都是學(xué)術(shù)界的異類护蝶。
有兩個原因华烟，還都是操作上的原因：
第一，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)要求分層持灰，就是分層輸入和輸出盔夜，每一層的輸出成為下一層的輸入。每一層該怎么單獨(dú)優(yōu)化堤魁，這個問題是Geoffrey Hinton到2006年才解決的喂链。文章發(fā)表在2007年的《認(rèn)知科學(xué)趨勢》這本雜志上，成了這一輪人工智能革命啟動的標(biāo)志妥泉，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)的算法初步被完善了椭微。
第二，是在理論完備之后的好幾年里盲链，深度學(xué)習(xí)依然不被認(rèn)可蝇率。這回的原因很簡單，就是深度學(xué)習(xí)這樣的人工智能系統(tǒng)刽沾，它的算法出來的結(jié)果不夠好本慕，不如別的算法好。
二悠轩、深度學(xué)習(xí)崛起的關(guān)鍵人物
讓深度學(xué)習(xí)崛起的兩個人：
一個就是斯坦福的教授间狂，也是后來谷歌大腦的創(chuàng)始人吳恩達(dá)教授。因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)需要有更強(qiáng)的計(jì)算能力火架，所以他找到了英偉達(dá)的GPU（Graphics Processing Unit鉴象，圖形處理單元）忙菠，使得計(jì)算能力提升了上百倍。
另外一個人也是斯坦福的教授纺弊，也是華人牛欢，李飛飛，她建立了一個圖像識別資料庫淆游。
而且這個庫里面的所有的圖像都是標(biāo)注過的傍睹，也就是說，如果圖里有山就會標(biāo)注出山犹菱，如果有樹就標(biāo)注出樹拾稳。這樣的話，你可以用這個圖像庫來訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)腊脱，看它能不能識別出來這個圖像庫上面所標(biāo)注的這些元素访得。經(jīng)過這個圖像庫的訓(xùn)練，李飛飛成功地訓(xùn)練出視覺能力超過人的人工智能系統(tǒng)陕凹。
一方面證明了訓(xùn)練的重要性悍抑。
另一方面證明了深度學(xué)習(xí)是人工智能里面最好的一個算法。
所以杜耙，學(xué)術(shù)界的轉(zhuǎn)變其實(shí)是2012年才到來的搜骡。從上個世紀(jì)80年代初到2012年，已經(jīng)整整過了30年了佑女。因?yàn)榧敲遥@一年人工智能視覺識別實(shí)現(xiàn)了突破，在斯坦福舉辦的ImageNet比賽上珊豹，深度學(xué)習(xí)不光超越了其它所有算法簸呈，也第一次超越了人類榕订。
當(dāng)然店茶，公眾的轉(zhuǎn)變發(fā)生得更晚，要一直到2016年3月份劫恒，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石贩幻。那這之后的就都是歷史了，深度學(xué)習(xí)受到了追捧两嘴，不光是Geoffrey Hinton丛楚，包括他的合作者和學(xué)生在內(nèi)的一大堆人都成了明星。
所以憔辫，我們回顧這段歷史的時候趣些，會得到一個啟示：
很多時候，一個偉大的科技突破剛剛出現(xiàn)的時候贰您，它的表現(xiàn)并不令人滿意坏平。?
除了大家難以接受以外拢操，往往自己也有很多可改進(jìn)之處，自己的表現(xiàn)也不好舶替。只有經(jīng)過每個細(xì)節(jié)上的改進(jìn)令境，才能把這個科技突破的威力真正發(fā)揮出來。
