人工智能的深度學(xué)習(xí)是什么意思？

我們來一起梳理一下人工智能與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。

人工智能

首先，大家所談?wù)摰娜斯ぶ悄芸梢苑譃閮蓚€(gè)層面：“強(qiáng)人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：

弱人工智能

希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動(dòng)，類似于“高級(jí)仿生學(xué)”。

強(qiáng)人工智能

希望研制出達(dá)到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識(shí)、能根據(jù)自己的意圖開展行動(dòng)，可謂“人造智能”。

AI技術(shù)現(xiàn)在所取得的進(jìn)展和成功，是緣于“弱人工智能”而不是“強(qiáng)人工智能”的研究。要想讓AI借鑒人類的智能行為，關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)是讓AI模擬人類的學(xué)習(xí)行為。

所以，這里面有個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)，叫做機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

目前的機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為三大類：

（1）有監(jiān)督的學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)具備特征（features）和預(yù)測(cè)目標(biāo)（labels），又分為：

a.二元分類

簡(jiǎn)單粗暴地理解，即讓AI做是非題

b.多元分類

可以理解為，讓AI做選擇題

c.回歸分析

可以理解為，讓AI做計(jì)算題

（2）無監(jiān)督的學(xué)習(xí)

從現(xiàn)有數(shù)據(jù)并不知道預(yù)測(cè)的答案，無預(yù)測(cè)目標(biāo)（labels）。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

通過定義的動(dòng)作、狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)不斷訓(xùn)練，使其學(xué)會(huì)某種能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)很有意思的技術(shù)，叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN：Artificial Neural Network）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以期能夠?qū)崿F(xiàn)類人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類、優(yōu)化計(jì)算等功能。 因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于人工智能、自動(dòng)控制、機(jī)器人、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。

通過這兩張圖的對(duì)比，我們可以看到，機(jī)器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地借鑒了人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，是一種非常有意思的仿真。

深度學(xué)習(xí)

而深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

深度學(xué)習(xí)能直接對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，來替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。引發(fā)深度學(xué)習(xí)熱潮的一個(gè)標(biāo)志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發(fā)）擊敗了李世石九段。

相應(yīng)的，深度學(xué)習(xí)有一個(gè)非常重要的技術(shù)，叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。

總結(jié)

最后，我們用一張圖來梳理一下人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：