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深度学习是什么？

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深度学习：像人脑一样深层次地思考从上一篇我们可以看出，个性化推荐系统确实很会“察言观色”，针对不同的用户，主动推送不同的3D打印内容。但如果你认为它真正有了“人工智能”，那你就错了。其实，这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型，计算机对这些数值运算确实很擅长，但由于采用的只是“经验主义”的实用方法（也即管用就行），而非以“理性主义”的原则真正探求智能产生的原理，所以距离真正的人工智能还很远。
AI（Artificial Intelligence），也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台计算机能产生“自我”的意识。提示：图灵测试（Turing Testing），是计算机是否真正具有人工智能的试金石。“计算机科学之父”及“人工智能之父”英国数学家阿兰·图灵（1912—1954）在1950年的一篇著名论文《机器会思考吗？》里，提出图灵测试的设想。
即把一个人和一台计算机分别隔离在两间屋子，然后让屋外的一个提问者对两者进行问答测试。如果提问者无法判断哪边是人，哪边是机器，那就证明计算机已具备人的智能。直到深度学习（Deep Learning）的出现，让人们看到了一丝曙光，至少，（表象意义下的）图灵测试已不再是那么遥不可及了。2013年4月，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术（Breakthrough Technology）之首。
有了深度学习，推荐系统可以更加深度地挖掘你内心的需求，并从海量的3D模型库中挑选出最合适的供你打印。让我们先来看看人类的大脑是如何工作的。1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了David Hubel和Torsten Wiesel，以及Roger Sperry 。前两位的主要贡献是，发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。
如图4-45所示，从视网膜（Retina）出发，经过低级的V1区提取边缘特征，到V2区的基本形状或目标的局部，再到高层的整个目标（如判定为一张人脸），以及到更高层的PFC（前额叶皮层）进行分类判断等。也就是说高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。
图4-45人脑的视觉处理系统（图片来源：Simon Thorpe）这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象概念化的过程，如图4-46所示。例如，从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是椭圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是张人脸），最后识别眼前的这个人──正是大明星刘德华。
这个过程其实和我们的常识是相吻合的，因为复杂的图形，往往就是由一些基本结构组合而成的。同时我们还可以看出：大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。图4-46视觉的分层处理结构（图片来源：Stanford）而深度学习（Deep Learning），恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。
例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。此外，不仅图像存在这个规律，声音也是类似的。比如，研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构，其余的声音都可以由这20种基本结构来合成！在进一步阐述深度学习之前，我们需要了解什么是机器学习（Machine Learning）。

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