深度神经网络对人工智能推动的发展评述与应用分析

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作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。

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一篇文章搞懂人工智能，机器学习和深度学习之间的区别

为了搞清三者关系，我们来看一张图：如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习AI爱发猫。

从低潮到繁荣自从1956年计算机科学家们在达特茅斯会议（DartmouthConferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。

在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是2015年之后。

大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。

另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。

人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。

这就是我们所说的“通用人工智能”（GeneralAI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。

在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。

我们力所能及的，算是“弱人工智能”（NarrowAI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？

这就涉及到下一个同心圆：机器学习。机器学习机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。

简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。

许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。

研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。

在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。深度学习深度学习是实现机器学习的一种技术。

早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。

但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。

在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。

最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。

神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probabilityvector），这其实是基于权重做出的猜测结果。

在本文的示例中，系统可能会有86%的把握认定图像是一个停止标志，7%的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。

不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。

不过，以多伦多大学GeoffreyHinton教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。

如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。

它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。

不过值得庆幸的是Facebook利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达2012年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。

如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的AlphaGo学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。

总结人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。

本文作者MichaelCopeland曾是WIRED编辑，现在是硅谷知名投资机构AndreessenHorowitz的合伙人。

人工智能，机器学习，神经网络，深度神经网络之间的关系是什么？

这些概念大家经常碰到，可能会有一些混淆，我这里解释下。人工智能，顾名思义ArtificialIntelligence，缩写是大家熟知的AI。

是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。

细分的话，机器感知包括机器视觉、NLP，学习有模式识别、机器学习、增强学习、迁移学习等，记忆如知识表示，决策包括规划、数据挖掘、专家系统等。上述划分可能会有一定逻辑上的重叠，但更利于大家理解。

其中，机器学习（MachineLearning，ML）逐渐成为热门学科，主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算机从数据中获得一些决策函数，从而可以帮助人们解决一些特定任务，提高效率。

它的研究领域涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

神经网络，主要指人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN），是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。

通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量“神经元”构成了一个复杂的神经网络，模拟神经元的刺激和抑制的过程，最终完成复杂运算。

深度神经网络，大家可以理解为更加复杂的神经网络，随着深度学习的快速发展，它已经超越了传统的多层感知机神经网络，而拥有对空间结构进行处理（卷积神经网络）和时间序列进行处理（递归神经网络）的能力。

所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。

人工智能需要学习哪些东西？没基础可以吗？

“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。

这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。

来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。

我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。

大脑如何工作如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。

JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）Gödel,Escher,Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

其他资源：RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物).PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。

它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。

四、数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：微积分学KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）CodingtheMatrix （编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程概率和统计可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频edxprobabilitycourse（edx概率课程）五、计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

揭秘人工智能的内部神经网络究竟什么样

神马？你接触了神经网络？

真了不起，人工智能与神经网络没有直接关系（神经元芯片出来后，会怎么样就不知劳），只是人工智能模仿了神经网络的部分功能，过50年后，也许能够完全模仿，期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话，是有可能的。

真的实现的那一天，人类未日是不是就会到来？