凌宗伟：魏忠博士说，概念乱用属于语言腐败

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【异史氏曰】剑平老弟贴来一名流关于深度学习的雄文，扒皮回，这专家也是神神叨叨的，但是这些神神叨叨有市场。问了一下，深度学习，究竟是机器的还是人的学习概念，几个不同机器的回应是一致的，机器不余欺也。当初这个概念最早出现在专家的讲座与文字里时，因为欠学，扒皮翻了不少书，也请教了不少行家，搞明白了这是个机器人学习的概念。只不过“深度学习”由于专家们，尤其是话语权厉害的专家们喊着喊着，就成了人学习的概念了，何必螳臂当车，不识时务哦……

魏忠博士说，概念乱用属于语言腐败。扒皮深以为然。扒皮由次此再次想到当年关于“苏派教育”的讨论时一颇有号召力的专家的论断：说着说着就“苏派”了……

下面是几个不同机器关于“深度学习”概念的回应：

一、“深度学习，究竟是机器学习还是人的学习概念深度学习是一种机器学习的方法，强调使用多层神经网络模型进行自动特征提取和学习。它受到了人脑神经系统工作原理的启发，通过模拟神经网络中的多层次信息处理过程来进行模型训练。 在深度学习中，通过多个不同层次的神经网络来构建一个复杂的模型，每个层次都负责对输入数据进行一些简单的变换或抽象。这些层次之间通过权重链接起来，并使用反向传播算法来优化这些链接权重，使得整个模型能够根据训练数据自动地学习到更高级别的特征表示。 虽然深度学习被称为机器学习的一个分支，但它不仅仅是机器学习领域中的一种技术或方法，它更像是一种实现机器智能的通用框架。深度学习可以用于解决各种问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。因此，在实际应用中，深度学习可以被认为是一种人工智能（AI）技术而非人类自身的学习概念。”

二、“深度学习是一种机器学习方法，它尝试模仿人脑的神经网络结构和工作原理。它依赖于大量数据和复杂的算法模型，通过对输入数据进行多层次的非线性转换和抽象表示，来提取特征并进行预测或决策。虽然深度学习模型可以通过训练来自动学习并进行优化，但它们本质上是由人类设计和调整的。深度学习的核心概念是通过训练算法提取数据中的高级特征，并将这些特征用于解决各种任务，例如图像分类、语音识别和自然语言处理等。综上所述，深度学习既属于机器学习的范畴，也借鉴了人脑的学习概念，但其实质仍然是机器学习的一种方法。”

三、“深度学习是机器学习的一个子领域，而不是人的学习概念。深度学习是机器学习的子领域，其专注于模拟人类神经系统的运作方式，通过建立深层神经网络来实现高度抽象和模式识别。深度学习的目标是训练出能够自动学习和优化自身模型的机器学习模型，以模拟人类的智能行为。人的学习概念与深度学习有所不同。人类学习是指个体通过获取、加工和处理新知识和技能而不断提高自身能力的过程。人类学习通常包括对信息的理解、记忆和应用，以及在此过程中对新知识和技能的学习和适应。因此，虽然深度学习的目标是模拟人类智能，但它属于机器学习的范畴，而不是人的学习概念。”

四、“深度学习是一种机器学习的方法,主要基于多层神经网络模型,通过学习大量数据,让机器自主地从中学习和提取特征。因此,深度学习的核心是机器学习,是一种由计算机实现的智能学习方式。然而,深度学习的学习过程也涉及到人的因素。人类在深度学习模型的设计和训练中起着关键作用,例如提供数据、选择数据预处理方式、调整网络结构和参数等。因此,深度学习不仅是机器的学习方式,也涉及到人类智慧和创造力的因素。深度学习是一种 machine learning 的方法,但也涉及到人的因素,需要人类与机器共同合作,共同完成深度学习模型的学习和训练。”

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