高盛：2017人工智能报告中文版

导读：在这份报告中，我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支......

人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地，这些包括自然语言处理和翻译，视觉感知，模式识别，决策制定等，但应用的数量和复杂性在快速增长。

在这份报告中，我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支。我们总结了二个关键点：

1、简化地，机器学习是从案例和经验（例如数据配置）中习得的算法，而不是依赖于硬件代码和事先定义的规则。换句话说，不是一个开发者来告诉程序如何区分苹果和橘子，而是算法本身通过喂养数据（训练），自己学会如何区分苹果和橘子。

2、深度学习的主要发展是现有人工智能拐点的驱动力量之一。深度学习是机器学习的分集。大多数传统机器学习方法和特点（例如，可能预测的输入和属性）由人来设计。特征工程是一个瓶颈，需要有意义的特定技术。在无人管理的深度学习中，重要特征不是由人类来定义，而是由算法学习和创建。

报告目录如下（共45页）

该报告共计45页，因文章篇幅和阅读体验的原因仅列出前5页。如需该报告的PDF版请在文末获取下载方式。

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