人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人工智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等[1]。

毫無疑問，人工智能，是未來國家資源爭奪的基礎工具，人工智能發(fā)展好的企業(yè)，將會處于行業(yè)的頂端，在國際鏈條上也會處于食物鏈的頂端，而人工智能基本沒有發(fā)展的企業(yè)，將會被鎖定在資源供應國的地位，將會被迫被剝奪，被剝削，在微笑曲線的底端。

我國具有人工智能研究大量的基礎數據，美國具有人工智能研究的最先進的技術或者說是算法，是算法和基礎數據的結合，將會對人工智能的迭代與升級以及研發(fā)的促進帶來革命性的新機遇，所以在人工智能研究上，中國和美國都非常具有優(yōu)勢。

人工智能能夠影響未來的特點之一就是能夠深度學習，本文重點探討：什么是深度學習?

大多數人認為深度學習是人類用特定的規(guī)則去“編碼”AI，利用我們自己的認知去“教導”AI，才能讓算法具備相應的能力。

但事實上深度學習是模擬人腦進行學習的思維方式，有輸入，也輸出，還有復雜的中間層結構。

受人類大腦內部復雜的神經元網絡的啟發(fā)，深度學習模擬生物神經網絡，構建出包括輸入層和輸出層在內的人工神經網絡，當將數據輸入該網絡的輸入層后，在輸出層就會顯現出相應的處理結果。在輸入層和輸出層之間，可能存在很多中間層（又稱隱藏層），從而能夠更深入地刻畫所處理對象的特征，并具備更強大的函數模擬能力。幾十年前，計算機算力有限，只能支撐一兩層中間層。近年來，隨著算力增強，可以訓練出有成千上萬層中間層的網絡，“深度學習”即由此得名[2]。

舉個例子，我們如果想要研究和訓練AI利用人工神經網絡去深度學習，去識別和確認圖片上是否有花朵，我們需要向AI“投喂”數百萬張帶著“有花”或“無花”標簽的圖片樣板，就好比現在有些家庭里的智能音箱，你越和它對話，說的話越多，給它的信息越多，那么它就會越來越聰明，也是一個道理，都是需要它先去學習，然后才能通過學習后去判斷，去識別，每一次新的輸入行為都能提高輸出正確結果的概率，而這里面它們學習的原理就是：

人工神經網絡的訓練是一個數學處理過程——通過不斷調整網絡中的數百萬個參數（有時甚至是數十億個參數），來最大限度地提高“只要輸入有花的圖片，就輸出‘有花的判定”的概率，以及“只要輸入沒有花的圖片，就輸出‘無花’的判定”的概率。

在訓練過程中，人工神經網絡和其中的參數會組成一個巨大的數學方程組，用以解決有花無花的問題。一旦完成訓練，它就可以對從未見過的圖片進行判斷，確定圖片上是否有花[3]。

根據這個原理，我們在做深度學習的時候，就要知道如何去建立輸入和輸出，如何提高輸出的正確概率，訓練AI，讓它更聰明。

但目前為止，AI還遠遠沒有達到我們想要的目標，也就是說到現在為止，AI還沒有那么的智能，未來還需要很長的路要走。

那么為什么深度學習讓大家這么興奮？

內在原因來看，我們發(fā)現她做得比傳統(tǒng)方法好，而且也比傳統(tǒng)方法成本更低。

從成本來看：以前某個任務需要 3 個工程師從清洗數據、找特征、構建模型、訓練與應用，這些都跑完一個流程，需要3個月。這還不算找特征、構建模型這些工作需要很強的行業(yè)領域知識與工程經驗。總共消耗了9個人月。

而深度學習所做的就是，現在只需要一個工程師，清洗數據、構建模型、訓練與應用，可能只需要一個月，總共1個人月。

為什么？首先深度學習降低了找特征的成本，甚至可以說在某些時候可以把這個過程忽略，在以前這個過程本身可能就需要3～5個人月的反復工程實驗。而清洗數據也更快了，因為深度學習的魯棒性更好（rubust），尤其是針對大數據的魯棒性（百萬條數據）。如果放在2、3年前，深度學習的訓練與應用所需要的時間成本也不低，可是現在無論是各種框架（Torch，Keras，TensorFlow）也好，還是各種工程經驗也好，都更加充足了，使得時間成本越來越低。

從外在原因來看，深度學習遇到了兩個機會：

1、GPU（顯卡）速度很快，并且深度學習可利用，極大的降低了工程實驗成本；

2、互聯網數據獲取越來越容易，數據量越來越大（傳統(tǒng)方法很難處理一些領域的大數據）。

你需要知道的：

深度學習不是萬能藥，她可能不會、至少短期不會在所有領域上大放異彩

深度學習同樣需要領域知識，處理文本和處理圖像的模型可以類似，但是細微差別就可能導致極大的不同，而找到最合適的模型需要工程師本身就有很強的經驗

深度學習并不昂貴，并且成本越來越低，前提是你知道你想要什么

深度學習需要其他各種知識與能力的配合，例如處理文本依然需要正則表達式，處理圖像與視頻，依然需要大量的相關知識

深度學習是機器學習 + 大量的技巧與經驗，深度學習實際并沒有超出機器學習范疇，各種傳統(tǒng)的測試、驗證方法必須要有；傳統(tǒng)的聚類、分類、強化、回歸模型經驗也要有；除此之外，還需要熟悉深度學習的各種訓練技巧

你可能想嘗試的：

把問題總結好，尋找可能建模的點

假設你擁有一些數據，人可以通過這些數據得出結論，深度學習可能也可以并且成本更低；假設你沒有數據，或者人也無法僅僅從這些數據得到結論，那么深度學習很可能也無能為力

深度學習可能是一種低成本的嘗試點，不要太高估她，不過至少你覺得有一點點可能性，最好咨詢相關專家，成本可能沒有你想象的那么高

未來發(fā)展

隨著科技技術的進步，不管是網絡安全還是大數據，這些領域會隨著深度學習不斷推動行業(yè)的技術創(chuàng)新與新興行業(yè)的發(fā)展，AI人工智能在以后將會涉及到每個行業(yè)，以及我們日常的生活，我們一定會看到更加驚人的進步。