人工智能迎来春天 在“深度学习”帮助下欲当“学霸”

人工智能曾步入“寒冬”

人工智能的开发可以追溯到上世纪五十年代。随着计算机的出现，人工智能有了新的发展，并在跳棋上战胜了人类，同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为，利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文明斯基则公开宣称，人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人员投身到这一研究领域。

然而现在看来，这样的想法还是太过于天真了，人类大脑的复杂性远远超出了科学家的预想。当时的计算机由于算法过于简单、数据不足及速度过慢等原因，相继在诊断和图片识别方面败北，使人们对人工智能的憧憬变为质疑。到本世纪初，有关构建仿人类智能机器的想法几乎在科学界销声匿迹，甚至连人工智能这一名词也似乎远离了严肃科学。为此，有人将上世纪七十年代至本世纪初这段时间戏称为“人工智能的冬天”。

脑科学为人工智能注入活力

2005年，深度学习技术开始从脑科学的发展中汲取营养，通过模拟神经元来逐渐学习如何识别图像、理解语言，甚至作出自己的决定。该技术主要基于人工神经网络和一般的数学原理，从实例中学习如何识别图像和翻译语言。深度学习技术使人们恢复了对人工智能的憧憬。2012年，谷歌开发出智能个人助理Google Now，用自然语言来回答用户问题，提供建议，并根据用户以往的搜索习惯预测其可能需要的信息。此后，谷歌又推出图片搜索引擎Google Photos。智能手机助理软件更是一日千里，成为人们不可或缺的生活工具。谷歌AlphaGo战胜围棋顶尖高手李世石的消息更是成为轰动世界的头条新闻。技术进步推动深度学习技术迅速商业化，并成为人工智能发展的重要推手。为了抢占先机，各大信息巨头纷纷砸数十亿美元巨资支持其发展。

多年来，人工智能进展缓慢，主要是由于人类是以自己能够理解的方式，而不是机器所能理解的方式来认识世界，处理问题，因此，对人类来说容易的事，对机器来说则千难万难。而深度学习最有潜力之处，就是让机器自己学习，通过自主学习教会自己如何做出正确的决定。然而，让机器对特定情境做出正确决定并非一件轻而易举的事。人类之所以比较容易做出正确的决定，是因为一些相关知识早已储存在大脑中，事到临头可以直觉的方式瞬间作出反应，并可在今后的实践中不断积累经验。因此，机器学习的一个重要方面是为其编码学习算法，让机器从分析比较大量实例中学习提高。

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