第二章 AI复兴：深度学习+大数据=人工智能（第16/24页）

今天，有深度学习助力，有基于互联网的海量数据支撑，有数以万计的强大计算机集群，谷歌大脑正在帮助谷歌公司解决横跨多个领域的几乎所有人工智能的相关问题：谷歌的搜索引擎正在使用谷歌大脑优化搜索结果的排序，或直接回答用户感兴趣的知识性问题；谷歌的街景服务使用谷歌大脑智能识别街道上的门牌号，以进行精准定位；使用了谷歌大脑的谷歌翻译平台在2016年连续取得翻译质量的革命性突破，将全世界一百多种语言的相互翻译质量提升了一个层次；谷歌自动驾驶汽车正基于谷歌大脑对数百万英里的行驶记录进行训练，以改进驾驶策略，保证绝对安全……

谷歌大脑是谷歌公司人工智能优先战略的核心，也是类似谷歌这样的顶级科技公司在人工智能方面全力投入的一个缩影。国内的高科技企业，如百度、阿里、腾讯、华为、小米、搜狗、滴滴、今日头条等，都在近年纷纷建立了人工智能研究团队，搭建了类似谷歌大脑的大规模深度学习集群，而这些集群已经在诸多产品中发挥着深度学习的神奇效能。

AI小百科　什么是深度学习？

第三拨人工智能热潮源于深度学习的复兴。那么，到底什么是深度学习？为什么深度学习能让计算机一下子变得聪明起来？为什么深度学习相比其他机器学习技术，能够在机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、数据挖掘、自动驾驶等方面取得好得多的效果？

从根本上来说，深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。

好了，好了，我知道一提“数学”二字，读者就会跑掉一大半，更别说让非理工科专业的人摸不着头脑的“建模”一词了。有没有可能用非理工科专业也听得懂的术语，解释一下如今在人工智能领域如日中天的深度学习算法呢？

首先，深度学习是一种机器学习。既然名为“学习”，那自然与我们人类的学习过程有某种程度的相似。回想一下，一个人类小朋友是如何学习 的？

比如，很多小朋友都用识字卡片来认字。从古时候人们用的“上大人、孔乙己”之类的描红本，到今天在手机、平板电脑上教小朋友认字的识字卡片app，最基本的思路就是按照从简单到复杂的顺序，让小朋友反复看每个汉字的各种写法（大一点儿的小朋友甚至要学着认识不同的书法字体），看得多了，自然就记住了。下次再见到同一个字，就很容易能认出来。

这个有趣的识字过程看似简单，实则奥妙无穷。认字时，一定是小朋友的大脑在接受许多遍相似图像的刺激后，为每个汉字总结出了某种规律性的东西，下次大脑再看到符合这种规律的图案，就知道是什么字了。

其实，要教计算机认字，差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的大脑（处理器加上存储器）里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。

用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，叫作“特征”；计算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”；计算机在“大脑”中总结出的规律，就是我们常说的“模型”；而计算机通过反复看图，总结出规律，然后学会认字的过程，就叫“机器学 习”。