人工智能时代：未来已来

人类的发展史就是一部学习史。从最初的缺少火种、畏惧猛兽，到现在能够自己制造工具，将野兽关进笼子里用来观赏，可以说人类完成了逆袭。在这一过程中，起到关键作用的便是人类的学习能力。人类学会了钻木取火、烹饪食物、搭建房屋、制造工具，正是在不断的学习中，人类一步步走向了食物链的顶端，成为独一无二的存在。

某些动物也具有学习能力，猴子能表演各种项目，小狗能进行简单算术，海豚能够模仿人类的部分动作。在《猩球崛起》系列电影中，凯撒从最初的一只小猩猩逐渐成为猩群的领袖，也是因其具有人类一样的学习能力。

在现实生活中，动物还没有发展到与人类一样，因此也不必担心动物对人类的生存造成威胁。但是在现阶段，随着人工智能技术的飞速发展，一种新的事物逐渐发展到了“与人类一样”，甚至在某些领域已经超越了人类。

关于这一方面的内容，我们在前面已经有所介绍，也讲到人工智能对人类可能会产生威胁，在此不多做猜想。在这一节中，我们主要了解一下，究竟是什么原因、什么方法让这些人工智能系统能够像人类一样，甚至超越人类。

一般情况下，我们会认为机器学习与深度学习是同一个概念，但是实际上，二者存在着很大的差异，或者说二者并不是一个层级的概念。而想要了解人工智能的学习能力，我们首先要做的就是分清楚机器学习和深度学习之间的关系。

“人工智能”的概念最早是在达特茅斯研讨会上提出的，这也被认为是人工智能的一个开端。而按照时间顺序来说，机器学习要晚于人工智能，但要早于深度学习。而深度学习作为最晚出现的一个概念，可以说是人工智能和机器学习中的一部分。也正是因为深度学习在近年来取得了突破性的发展，才让人工智能和机器学习又一次火了起来。

从具体内容来讲，机器学习被认为是一种实现人工智能的重要方法，深度学习则被认为是实现机器学习的一种技术。

机器学习是使用算法分析数据，从而进行学习并做出推断或者预测。与传统的程序指令不同，机器学习主要依靠大量的数据和精准的算法来培养机器的能力，让机器通过学习完成相应的任务。

在机器学习中，算法是一个非常重要的内容。在早期的人工智能研究中，专家们提出了许多不同的算法，包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习等。但从实际应用上来看，这些算法并没有让人工智能变得“智能”起来，这些早期的机器学习方式甚至都没有实现“弱人工智能”的突破。

人类希望人工智能是具有人类的各种感觉、具备高超的逻辑推理能力，同时能够采用人类的思维方式进行思考的机器。但是现阶段的人工智能更多的是“弱人工智能”，即机器能够执行与人类水平相当的任务，或者在某一方面能够超越人类。

在机器学习中，除了前面提到的这些算法之外，还有一种被称作人工神经网络的算法。这种算法的出现并不比其他算法晚，但在很长一段时间中都没有得到重视。前面，我们介绍过人工神经网络的内容，这里就不再解释其概念及运行原理，而是主要讲解一下深度学习技术的内容。

深度学习为解决深层结构相关的优化难题带来了希望。它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征来表示。

一般来说，从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图来表示。在这种图中，每个节点表示一个基本的计算以及计算的值，计算的结果则被应用到这个节点的子节点。这样一个计算的集合，可以被允许存在于每个节点和可能的图中，并定义了一个函数族。在这当中，输入节点是没有父节点的，而输出节点则没有子节点。“深度”则可以理解为从一个输入到一个输出的最长路径的长度。

从运行原理来说，深度学习是通过一层神经网络把一个数据集合做输入，然后通过激活后产生另外一个数据集合做输出，再将合适的矩阵数量形成多层组织链接在一起的神经网络，依此来进行精准而复杂的数据处理。深度学习不仅包括多层人工神经网络，而且包括一些特定的训练方法。

从本质上来说，深度学习就是通过构建机器学习模型和海量的训练数据，从而逐层变换特征，最终提升分类或预测的准确性的一种机器学习算法。它根植于人工神经网络理论，通过模仿人类大脑的机制解释图像、声音、文章等不同类型的数据信息。

深度学习的出现促进了机器学习的发展，由于其具有出色的数据处理能力，被广泛应用于不同的领域，同时也越来越受到世界各国人工智能专家和机构的认可和重视。AlphaGo在围棋领域战胜人类选手，更是让深度学习成为人工智能领域中火热的话题，促进它的不断发展和完善。

深度学习的出现使机器之间的相互协作有了可能。无论在娱乐、医疗方面，还是在无人驾驶汽车方面，深度学习都发挥着重要的作用。相信随着越来越多的研究者涉足深度学习，人类将会一步步实现梦想，人工智能或许真的有一天会成为我们身边的“朋友”。