人工智能最近很火
最近這兩三年荐虐，無論是國內還是國外的科技公司，人工智能這話題都炒得很火丸凭。
一般人可能認為人工智能是一個很難實現福扬、很遙遠的事情，但轉眼間惜犀，它已經不時出現在我們的視野里和新聞中铛碑，開始嶄露頭角：在商業(yè)層面，無人駕駛車現在正逐步成為現實虽界，特斯拉電動車已經有自動輔助駕駛功能汽烦；谷歌的阿法狗打敗了世界最優(yōu)秀的圍棋選手李世石；人臉識別莉御，圖像識別等已經普及在社交網絡里撇吞；甚至現在一些體育和金融的新聞也開始由機器人來編寫。
可以說人工智能已經來到我們的生活中礁叔，跟我們生活密切相關：拿起你的智能電話牍颈，你可以用語音跟你的語音助手對話，聊天琅关，幫你安排會議行程煮岁；我7歲的小孩已經能無障礙的通過語音提問題讓Siri（蘋果手機的語音助手）幫他上網查資料；打開淘寶，根據你以前的瀏覽和購買紀錄，淘寶能智能地向你推薦你可能喜歡的產品拨扶；很多人已經習慣了開車時用手機上的谷歌導航壹将，實時根據交通情況改變開車路線。
在電腦上追葡，我的蘋果電腦會自動導入我的照片，上傳到云端備份，還通過人臉識別技術認出了我家庭成員和朋友的臉戳护。我收發(fā)郵件時金抡，谷歌郵箱識別出會議的時間，我一鍵就可以安排行程腌且。
現在梗肝，科技公司最有賣點和潛力的產品，絕大部分是嵌入了人工智能的產品铺董。
為什么人工智能這么火巫击？
其實人工智能的探索和應用，從計算機50年代發(fā)明以來精续，一直都沒有停過坝锰。它在70年代80年代經歷過兩次低谷，仍有大量的應用和產品重付，像專家系統(tǒng)和搜索引擎顷级，但這都需要對比較高深的數學和專業(yè)知識的理解和運用。要取得更好的成果确垫，人工智能專家不得不花大量的時間在對專業(yè)知識的理解弓颈，和所謂的特征工程上。
但是删掀，有兩樣東西開始改變了游戲的規(guī)則：
1. 大數據：人類產生的數據量越來越多翔冀，以文字，照片披泪，語音纤子，視頻等形式被紀錄下來。據2013年的一篇科學報道付呕，世界上90%的數據是在之前兩年生成的计福，換句話說，其生成的數據量是之前人類歷史的整整9倍徽职！數據還有呈指數式不斷增長的趨勢象颖，對于公司和學術組織來說，數據的收集越來越容易姆钉，數據的儲存成本越來越低说订。許多互聯(lián)網或高科技公司，一開始是以做軟件為產品的潮瓶，后來在數據累積到一定程度陶冷，可以從數據中找出新的方向和增長點。
2. 計算能力：計算能力也是呈指數式增長的毯辅。已經過時的蘋果iPhone五代手機埂伦，體積小到可以放入你的褲袋里，但它的運算能力比1985年最牛的超級電腦Cray-2還要強1.7倍思恐，還比其省很多電≌疵眨現在還有云計算和顯卡GPU計算膊毁，以很低的成本，普通人或創(chuàng)業(yè)公司也能租用或使用巨大的計算能力基跑。許多傳統(tǒng)的大公司也開始使用云計算婚温，因為這比它們自己建傳統(tǒng)的數據中心和維護要便宜。
如果說大數據是人工智能的燃料媳否，計算能力就是指人工智能這個引擎的轉速栅螟。
在大數據和計算能力的指數增長和提高下，其中一種的機器學習方法在最近幾年篱竭，明顯超過了其他的方法力图，直接帶領了潮流 —— 這種方法叫做深度學習。
什么是深度學習室抽？
深度學習的核心概念是多層的人工神經網絡搪哪。神經網絡傳統(tǒng)上被認為是大腦中的神經活動的簡化模型。而這并非一個新奇的概念坪圾，在50年代已經有了實現，但一直停滯不前惑朦，因其效果比其它方法要差兽泄，直到有更多數據和更強計算能力的時代的到來。
2009到2012年間漾月，用了深度學習的研究小組在多項模式識別比賽中達到或超過人類水平的人工模式識別能力病梢。互聯(lián)網的巨頭梁肿，包括谷歌蜓陌、微軟、蘋果吩蔑、臉書等敏銳地嗅到了這一機遇钮热，并布局了利用這種技術的平臺和產品，這個領域才真正開始火熱起來烛芬。
為什么深度學習有前途隧期？
現今，深度學習已經極大地推動了語音識別赘娄、圖像和自然語言處理等方面產品的進展仆潮。而這些領域本來是人類很容易做到，而計算機很難做到的事情遣臼，因為深度學習的關系性置，這些事情計算機也可以處理了，而且從某種程度比人做得更好揍堰，畢竟計算機可以處理更多數據樣本鹏浅，學得更快辟灰。
現在，國內外的大小互聯(lián)網公司都想抓住這個機遇篡石，而有這樣知識和經驗的人才芥喇，更是搶手貨。
這也是為什么我對深度學習有極大興趣的原因之一凰萨。
附：一張圖說明人工智能继控，機器學習和深度學習的關系：
（圖片出處：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html）
