当机器人也开始有自己的意识会怎么样？

2018／10／17（重阳节）

全文：2337字 阅读时长：8分钟

如果你关注过“阿尔法狗”与围棋选手的世纪大战、观看过大热美剧《西部世界》中光怪陆离的科幻世界，或者说了解过汽车智能网联，那么你一定对未来的人工智能世界有过幻想。

未来的机器人会像人类一样思考吗？

也会过节日吗？

我可不是预言家，无法告诉你未来的世界会是啥样。

但是关于人工智能领域的一些小知识，我倒是可以为你剧透下。如果你对人工智能的兴趣再多一点，那么有个高频词汇你一定见到过，那就是深度学习。

深度学习，是在人工智能领域非常受到关注的一门技术。它有多火呢？大到整个AI行业，细到汽车智能网联；无论是大型沙龙，还是茶余饭后，只要提到人工智能大家总离不开它。

而它究竟是谁？

它真的能引领我们进入智能生活新纪元吗？

很多对人工智能一知半解的小伙伴，很容易将人工智能与深度学习混淆。但事实上，这两者可不能划等号，不过二者确实有着包含于被包含的关系。

人工智能、机器学习、深度学习三者关系

深度学习是机器学习中的一个新领域，其动机在于模拟人脑进行分析、学习。

通过深度学习，计算机能够从场景中提取Feature信息，通过网络层神经元单元推理，从而识别和判断；厉害的是，在特定的模型支持下，它还能够进行学习积累，进一步优化，提高识别和判断的精准度，是不是听上去和我们人类还有点像？

我能像机器一样聪明吗？

在回答之前，我要先问你个问题。

从这张图上你看到了什么？

估计你会立刻判断，你看到了一条乡村小道。

冷知识：人类的大脑非常厉害。约翰霍普金斯大学的研究人员发现，当人类精通某一事物时，比如衣服、房子、汽车等，大脑就会发展出一套快速处理视觉价值信息的机制。有时只是匆匆扫一眼物品，就能快速判定其价值。准确地说，从人们看到某个物体到判断出它的价值只需80毫秒(不到十分之一秒)。

设想一下，计算机“看”到了什么呢？

计算机看到啥了

当我们把计算机中的任意一张图放大到足够大，看到的便是一个个像素点。每个像素点都会对应一个数值，所以每张图片也都对应着成千上万个数据。

它看到的，只有成千上万的数值

事实上，计算机的是个非常没有情趣的家伙，在它眼中没有风花雪月，花前月下，所有的场景都是数字而已，但对计算机来说，这确实是一种非常直接的方式。

面对海量的数据，如今的计算机可一点都不怵。深度学习在近些年的茁壮成长对其也有非常大的帮助。他有着一大群好帮手，比如说擅长计算的Google TPU和英伟达Turing；还有可以帮助它运算的神经网络算法等等。

在它背后有大量的技术支持

当计算机算法对一种场景(Feature输入+Label输出)完成训练后，它便完成了一次学习。训练得越多，选用的训练数据越恰当，算法就变得越神奇。当他看再看同样的场景或者说是相似的场景，会展示出让人惊掉下巴的识别判断能力。

深度学习已经渗入我们的生活

经过科学家们多年来的实践，深度学习技术已经被应用到了数以百计的真实案例中。在你忽视的角落中，它肆意的生长着。

图像分析

如果你是个资深网民或者自拍控，这一功能你在生活中一定有接触过。比如说，手机相册中对照片的自动归类；Facebook、QQ相册能在分享的照片中标记出你的好友，这都是深度学习针对图片中相似规律进行归类的产物。

部分手机会对图片进行归类

模拟表情

这个功能会有点搞怪，不管你拿了任何人的照片，通过深度学习技术，你就可以让他的眼睛动起来。

转动眼睛的奥巴马

他左看，右看，上看，下看，甚至绕着圈看，只要你乐意，奥巴马的表情也可以动起来。

能有啥用呢？额，比如说搞搞怪呀~

消除马赛克

咳咳，这恐怕是不少“老司机”都心仪的技术。

我们在看很多刑侦剧，经常会出现这样的场景，主角将一段视频中一个不清晰的场景拉近、放大，然后他们就得到了一份分辨率远超真实情况的影像。

但这一场景真的太假了！

美剧《CSI》剧照

为什么？不要被电视剧骗了！在很多情况下，这一操作根本就不现实。

直到深度学习出现，才为这一操作增加了可实现性。

左侧为马赛克图，中央为推算图，右侧为真实图

谷歌大脑的研究者们训练了一个深度学习网络，让其根据一些分辨率极低的人脸图像来模拟这些面孔的真实样貌。

虽然仍然有一些差异，但是可以看出，电脑预估的结果已经与实际情况十分接近。

深度学习如何应用到汽车中

对着深度学习的逐渐成熟，汽车领域中也越来越多地见到它的身影。

就拿无人驾驶技术来说，车辆行驶时需要像人脑一样来辨别面前的事物并且快速做出判断。深度学习被应用在场景识别中，并通过相应的模型计算出当前路况所需要做出的调整，例如加速、减速、停车、转向等等。

在识别场景的同时，计算机还能够学习积累，从而为自动驾驶奠定大量的数据基础。

但是一辆车可能需要跑几百亿公里，才能够初步学习到位。现实生活中，当然不可能有车能够完成此任务，我们更没有时间去等待。

所以最常见的情况便是数以百万计的车一起学习，这也解释了为什么不少网约车平台会发力自动驾驶领域，因为他们存在一定的先天优势。

除了无人驾驶技术以外，深度学习在车辆上的应用还有很多。就比如说人脸识别、语音识别、车主驾驶习惯识别等等技术。

不妨大胆设想一下，当你坐入车内你的爱车会感受到你的情绪变化，并为你制定出符合你当前情绪的推荐路线，这些常常出现在科幻电影中的情节，在如今的技术水平之下，都有可能变成现实。

在广汽蔚来首款车上，我们也会引入深度学习技术，而至于它将在哪个功能上体现，请持续关注我们~这里只能给大家卖个关子啦！