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1、Andrew Ng和深度學習對于Andrew Ng

大家最熟悉的事件可能是他在谷歌期間借助深度學習讓機器通過對數(shù)百萬份 YouTube 視頻的學習自行掌握了“貓”的概念，這成為世界深度學習領域廣為人知的成功案例之一，也成為對谷歌人工神經(jīng)網(wǎng)絡“DistBelief”的一次有力驗證。

80 年代初期，當時的人工智能研究都在試圖尋找捷徑，希望可以繞過人腦神經(jīng)網(wǎng)絡來直接模擬出行為，而不是試圖通過模仿大腦運作來實現(xiàn)。但有兩位技術牛人一直堅持研究模擬神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習，最終他們的算法得到了全球人工智能界和科技公司的關注和重視，他們就是深度學習的領軍人物、后來分別被谷歌和Facebook招致麾下的Hinton 和 LeCun。Andrew Ng在大學時期曾經(jīng)一度放棄了人工智能的研究，直到后來被Jeff Hawkins（Palm創(chuàng)始人，《人工智能的未來》作者）的HTM算法（意思是人類智能來源于這個單一算法）所影響，重新開始了對人工智能的研究，而他的研究方向一直是深度學習。

如今，已經(jīng)轉(zhuǎn)投百度的Andrew Ng在不久前的百度世界大會上再次強調(diào)了深度學習對人工智能的重要意義。從目前看來，深度學習是實現(xiàn)人工智能最有效、也是取得成效最大的實施方法。Andrew Ng在演講中提到目前百度大腦的新算法就是屬于深度學習，他雖然沒有具體指明該算法的領先程度，但卻強調(diào)了其在處理數(shù)據(jù)方面比傳統(tǒng)人工智能算法存在的優(yōu)越性，并可以使人工智能實現(xiàn)一種正循環(huán)。

2、奇點臨近——人工智能的正循環(huán)

人工智能的正循環(huán)是Andrew Ng演講中的核心要點，在擁有深度學習算法之后，將不再懼怕海量數(shù)據(jù)，反而會因為數(shù)據(jù)的增長而取得更好的效果，而這些效果將直接體現(xiàn)在圖像搜索、語音識別等具體的互聯(lián)網(wǎng)服務中，從而為用戶提供更好服務并吸引更多用戶，這又會產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。

“人工智能正循環(huán)”的確令人興奮，但人工智能技術發(fā)展了幾十年，為何恰恰在今天有條件實現(xiàn)正循環(huán)？我在文章搜索引擎到人工智能的終極演進提到了搜索引擎到人工智能演進的幾個重點條件，包括搜素引擎積累的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)、模擬神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習，從Andrew Ng的演講中已經(jīng)證實了這兩個條件的成熟，他提到“百度有海量數(shù)據(jù)”以及“百度大腦的新算法”。還有一個重要條件是“技術奇點的出現(xiàn)”，指在積累數(shù)據(jù)的前提下，硬件存儲、超級計算和模擬神經(jīng)網(wǎng)絡等相關技術的成熟。

庫茲韋爾在《奇點臨近》一書中提到，奇點思想是：人類創(chuàng)造技術的節(jié)奏正在加速，技術的力量也正以指數(shù)級得速度在增長。指數(shù)級的增長是具有迷惑性的，它始于極微小的增長，隨后又以不可思議的速度爆炸式地增長。對于人工智能來說，深度學習的出現(xiàn)就是這樣一個奇點。

面對海量數(shù)據(jù)，深度學習算法可以做到傳統(tǒng)人工智能算法無法做到的事情，而且輸出結(jié)果會隨著數(shù)據(jù)處理量的增大而更加準確。傳統(tǒng)機器學習是通過標記數(shù)據(jù)和有監(jiān)督學習，這意味著，如果想讓機器學會如何識別某一特定對象，就必須人為干預對樣本進行標注，也就是說，隨著其所需處理數(shù)據(jù)量的增大，外界對其的支持和幫助也就更大，而且計算結(jié)果的準確性也會受到影響。

因此，對于這種傳統(tǒng)算法，越來越多的數(shù)據(jù)將成為負擔，也更容易達到極限或產(chǎn)生錯誤結(jié)果。但深度學習是從未經(jīng)標記的數(shù)據(jù)展開學習，這更接近人腦的學習方式，可以通過訓練之后自行掌握概念，這將大幅度提高計算機處理信息的效率。王威廉在《國際機器學習大會ICML2013參會感想》提到：“用半監(jiān)督或無監(jiān)督學習方法挖掘無標簽的數(shù)據(jù)，不僅是過去10年，還很可能是大數(shù)據(jù)時代的一個熱點。”

拿機器視覺舉例，機器學習是通過構(gòu)建多層類似人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)的算法使機器自行明白物體整體的形態(tài)，而傳統(tǒng)的人工智能算法往往需要工程師人工輸入物體視覺或者聲音的信息，然后由機器學習算法來處理這些信息數(shù)據(jù)。在加速回歸定律的指引下，深度學習將使人工智能的進化節(jié)奏加快，并時進化過程中產(chǎn)物（輸出結(jié)果）獲得指數(shù)級增長。當深度學習的效率變得更高，就會吸引更多的資源向它聚合，使其發(fā)展更為迅速。同時，這些指數(shù)級增長都來源于我們對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的每一次微小的使用以及相應的每次數(shù)據(jù)的貢獻。而這些匯集起來的數(shù)據(jù)再借助深度學習算法就會為會我們輸出更加準確的結(jié)果，提供更好的服務，其產(chǎn)生的效果也會像滾雪球一樣越來越大。

3、深度學習帶來的重要意義

深度學習帶來了人工智能的正循環(huán)，那這對于我們來說意味著什么？Andrew Ng曾提出，深度學習算法可以使機器“自己學會世界上的一些概念”，也就是機器將具備一定的人類般的學習和思考能力。人類自身的學習能力可以幫助我們自行認識世界，而當機器當過模擬人腦具備了這一能力之后，就可以在一定程度上取代我們部分腦力工作。就像在工業(yè)革命和電力革命的影響力，我們自身從體力勞動中解放出來一樣，在深度學習所帶來的人工智能革命下，我們同樣可以將腦力工作外包給機器。

深度學習使機器更加聰明，但我們在這方面應保持足夠謹慎，不能過分夸大。我們不需要去考慮“機器智能何時超越人類”等略顯科幻的問題，我們僅需要明白這些機器智能將不斷下落到具體的互聯(lián)網(wǎng)應用中，帶給我們更加智能的服務。比如說，通過視覺獲取和處理圖像、通過聲音講出語言是人類最自然的與外界溝通的方式，但傳統(tǒng)的計算機服務卻無法從本質(zhì)上讀懂我們這些內(nèi)容，當我們進行圖像搜索或者向計算機發(fā)送某項指令時，我們需要預先在大腦中做一遍處理，將我們原本要表達的意思轉(zhuǎn)化成計算機能夠讀懂的文本信息，然后手動輸入到計算機并獲得結(jié)果。但在機器學習的幫助下，我們隨意把一張圖片丟給電腦就能返回結(jié)果，我們直接用語言就可以來命令計算機來為我們提供各種服務。就像Andrew Ng提到的“（移動）新設備更需要提供更自然的方式找到服務”，而這就是機器學習最實際、最恰當?shù)挠猛尽Ｆ纥c是未來的一個時期：技術變革的節(jié)奏如此迅速，其所帶來的影響如此深遠，人類的生活將不避免的發(fā)生改變。