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十年三突破,深度学习是如何助力人工智能脱离冷板凳的?

原创/李威威

深度学习无论是现在还是在未来10年都会是人工智能领域里最重要的课题之一--麻省理工科技评论

人工智能的核心就是机器学习,在2020年代,科学家和数学家们就已经提出了这个观点。英国科学家和数学家阿兰·图灵在1950年提出了这个问题:如果人类可以从已有信息进行推理和逻辑判断来解决问题,那为什么机器不可以这么做呢?这是"人工智能"这个概念第一次被正式提出。

"可以",很多人都是这么想的,其实机器学习的原理也不算太复杂。

机器学习的手段是让电脑从大量的真实经验、信息和案例中学习,然后会像人类一样吃一堑长一智,在以后遇到同样的问题时,电脑就有能力用学习到的经验做出准确的判断。

1997年5月11日,计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的国际象棋棋手。加里·卡斯帕罗夫以2.5:3.5输给IBM的计算机程序"深蓝"。

这是人工智能第一次在正式的棋类游戏中将人类冠军挑落马下,深蓝计算机是采用了一种混合决策的机器学习方法,其算力达到了每秒2亿次。

人们一度相信,随着算力的增加,人工智能将会越来越智能,而终将走入人类的生活。

在之后的几十年,发达国家的政府都在人工智能上投入了大量的研究经费,还有世界顶尖的科学家耗费了巨大的心血和精力来证明"可以"这个答案。遗憾的是,这么多的投入让我们的计算机的运算能力提升了千百倍,人工智能技术尽管有所发展,但离实际的应用还是十分遥远。

现实表明运算能力并不是人工智能的唯一限制,机器学习的方式和数据来源是人工智能发展的另外两大障碍。

网速的提升触发了互联网的爆发,智能手机时代的来临带来了移动互联网的高速发展,无处不在的数据催生出来了"大数据",这给人工智能的发展提供了充足的原材料。

但是人工智能是在进入21世纪后才得以真正的繁盛发展起来的,人工智能领域在过去10年来达到目前的发展高度,技术上最大的功臣无疑是深度学习。深度学习利用多层人工神经网络,从极大的数据量中学习,对未来做出预测,让机器变得更加聪明。

人工智能、机器学习和深度学习的关系

过去10年,深度学习是人工智能领域里绝对的王牌主力,其他重要人工智能技术比如:指纹支付,人脸识别,自动驾驶等的发展都得益于深度学习的技术支持。

深度学习的涵盖范围之大,对社会和科技发展的影响之深,使其无论是现在还是在未来10年都会是人工智能领域里最重要的课题之一。

(责任编辑:星空棋牌)