【欧瑞博公开课第一期（上）】不能自我学习的能叫人工智能？

   如果有人说人工智能可能统治世界，那么大多数人一定认为他科幻片看多了，不过读完本次【欧瑞博公开课】关于深度学习的基础介绍，那么也许你就不会这么想了。这显然不是无理由的推断，Andrew Ng在谷歌期间借助深度学习让机器通过对数百万分视频学习自行掌握了“猫”的概念，2016年3月，以深度学习为技术基础的电脑程序AlphaGo击败前世界冠军李世石，关于发展人工智能的问题或许真的应该被人类重视了。这一事件引起了人们对于深度学习的兴趣，深度学习究竟有多深？

   我们先来了解深度学习能做什么？ GOOGLE研究的无人驾驶，已经具备自动驾驶功能，但是如果没有敏锐的视觉，它们就不能真正区分出地上摆着的是一个纸袋，还是一块相同体积的石头，应该避开。这些信息在计算机里仍旧是死板的数字，它们自身并不携带任何意义，就像“拍照”和“看到”完全不同，通过“看见”，我们实际上是“理解”了这个画面。人类对画面的理解不是眼睛本身，大脑才是它真正呈现意义的地方。大自然经过了5亿4千万年的努力才完成了这个工作，而努力中更多的部分是用在进化我们的大脑内用于视觉处理的器官。

   基于上述的理解，我们发现，计算机机器想要“看见”一幅场景，需要开发者们一起去教计算机如何去“看”。这一领域被称之为“计算机视觉与机器学习”，也属于“深度学习”的一个分支，同时也是AI（人工智能）领域的重要突破点。最终，我们希望教会机器像我们一样看见事物，就像你我一样，只凝视一个画面就能理清整个故事中的人物、地点、事件。

   如何教计算机理解图片，要记住一位重要人物:李飞飞，华人，顶尖的计算机视觉专家质疑，斯坦福大学计算机终身教授，人工智能实验室与视觉实验室主任。她主要研究的imagenet项目目前是全球最大的图像识别数据库，将接近10亿张图片进行筛选、排序、标记，去捕捉一个婴儿可能在早期发育阶段获取的一小部分图像，接着利用大数据训练计算机算法思路，教计算机理解图像，她开启了Visual Genome（视觉基因组）计划，把语义和图像结合起来，推动人工智能的进一步发展。

   目前，计算机识别数据能力已经基本等同于3岁婴儿的辨识能力。我们赋予计算机的智能如何真正应用到我们的生活？一家金融公司凭借技术红利和数据量的累计，在2015年股灾时期收益率居然持正，摒弃用指标、经验方法论去做预估，通过用深度模型的方法，和大数据推算，引领着企业在正确的发展道路上前行。

   深度学习带来了人工智能的正循环，也就是机器将具备一定的人类般的学习和思考能力。试想机器可以像人一样思考，势必智能家居领域的科技智能将带给人们最佳的服务和需求体验。当你拖着疲惫的身子回家，“智能家”将“读懂”你的习惯需求，不再是机械地打开空调，关闭窗帘，而是读懂你最想去冲一下热水澡，继而心有灵犀地帮你打开你每周五必看的电视节目。这才是智能家居实现道路上最重要的转折点。

   可见人工智能的商业价值已然显现，计算机的辨识能力也将会逐步从3岁到13岁，或者远远不止如此，未来人工智能最终能发展到哪一步，无人知晓。人工智能统治世界已经拥有了技术桥梁，未来已来。

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