人工智能的深度学习将引爆下一次科技术革命
更新时间：2020-04-06 17:00:43•点击：3618 • 人工智能
深度学习算法能做到传统人工智能算法无法做到的事情，大幅度提高了计算机处理信息的率，同时让输出结果获得了指数增长，由此，深度学习算法在输出更加准确的结果、提供更好的服务时，产生和效果也会呈滚动式增大，也正因为如此，深度学习，将引爆下一次科技术革命，是真的吗，可信程度有多高？
在人工智能领域，机器学习是一门建立在数据研究之上的学科，可以用来分析如个体收入与年龄、性别、职业和学历等这类以数据为支掌的生理或生活要素之间的数学关系，这些关系，通常不是一个彼此关联的线性关性。因而，依靠传统的人工智能机器学习，根本不能表达清楚各要素间的关系，在这种情形下，机器学习的分支——深度学习就出现了。深度学习，通过对复杂的非线性模型进行使用来表示数据之间的关系，最终确定这些数据之间关系是怎样的呈现方式。
相比通过标记数据，进行有监督学习的传统人工智能的机器学习来说，深度学习能处理不断增加的海量数据，通过不断训练来自行掌握概念，这种学习方式更接近于人脑。
人的大脑可以说是一个极复杂的深度学习模型。深度学习就是借助这个模型，让数以千亿计人工神经元的结构发挥作用，通过将线性或非线性运算结果向后续的神经元进行传递，经过十几层甚至上百层的传递而得到最终的预测结果。由此，深度学习在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域 ，均超过了传统的机器学习方法，在一些方面甚至 超过人类的识别的能力。
人工智能的核心在于处理数据，随着信息化程度的普及，数据产生每天以天文级数增长，处理大数据的准确性和效率就显得很迫切。在通常情况下，收集到的数据越多，越有助于提高预测结果的准确性，但是，如果没有高效的处理工具，大数据就不能经过处理而成为有价值的情报。深度学习就是用来解决快速处理海量数据的，以百度美国大数据处理为例，其数据处理分为三个层极，由上到下分别为百度大脑、数据工厂和开放云。开放云收集数据，由数据工厂对数据进行管理，由百度大脑模拟神经网络通过输出结果来实现行业应用。而深度学习就处在百度大脑环节，通过更好的信息处理能力，将行业应用变得更加广泛和深入。
百度大数据应用，目前已深入到医疗、交通和能源领域。可以说，信息化的快速发展已经让大数据变成了各行业的运营基础。而深度学习就成了帮助行业处理数据，实现具体应用的必要工具。因而，深度学习因为拥有大数据和具有高性能的计算能力，所以让人工智能一跃而超跃人类，在高性能计算能力方面，以GoogleBrain 为例，2011年时，其1000台机器、1600个CPU处理的深度学习模型有10亿个神经元，而进入2016年时，几台CPU就能胜任它们的计算了。
实际上，现在的智能手机已经可以运行一些复杂度一般的深度学习算法，有人为此预言，再过若干年，手机就能像具有人脑一样复杂的人工神经网络。
在人工智能领域，机器学习是一门建立在数据研究之上的学科，可以用来分析如个体收入与年龄、性别、职业和学历等这类以数据为支掌的生理或生活要素之间的数学关系，这些关系，通常不是一个彼此关联的线性关性。因而，依靠传统的人工智能机器学习，根本不能表达清楚各要素间的关系，在这种情形下，机器学习的分支——深度学习就出现了。深度学习，通过对复杂的非线性模型进行使用来表示数据之间的关系，最终确定这些数据之间关系是怎样的呈现方式。
相比通过标记数据，进行有监督学习的传统人工智能的机器学习来说，深度学习能处理不断增加的海量数据，通过不断训练来自行掌握概念，这种学习方式更接近于人脑。
人的大脑可以说是一个极复杂的深度学习模型。深度学习就是借助这个模型，让数以千亿计人工神经元的结构发挥作用，通过将线性或非线性运算结果向后续的神经元进行传递，经过十几层甚至上百层的传递而得到最终的预测结果。由此，深度学习在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域 ，均超过了传统的机器学习方法，在一些方面甚至 超过人类的识别的能力。
人工智能的核心在于处理数据，随着信息化程度的普及，数据产生每天以天文级数增长，处理大数据的准确性和效率就显得很迫切。在通常情况下，收集到的数据越多，越有助于提高预测结果的准确性，但是，如果没有高效的处理工具，大数据就不能经过处理而成为有价值的情报。深度学习就是用来解决快速处理海量数据的，以百度美国大数据处理为例，其数据处理分为三个层极，由上到下分别为百度大脑、数据工厂和开放云。开放云收集数据，由数据工厂对数据进行管理，由百度大脑模拟神经网络通过输出结果来实现行业应用。而深度学习就处在百度大脑环节，通过更好的信息处理能力，将行业应用变得更加广泛和深入。
百度大数据应用，目前已深入到医疗、交通和能源领域。可以说，信息化的快速发展已经让大数据变成了各行业的运营基础。而深度学习就成了帮助行业处理数据，实现具体应用的必要工具。因而，深度学习因为拥有大数据和具有高性能的计算能力，所以让人工智能一跃而超跃人类，在高性能计算能力方面，以GoogleBrain 为例，2011年时，其1000台机器、1600个CPU处理的深度学习模型有10亿个神经元，而进入2016年时，几台CPU就能胜任它们的计算了。
实际上，现在的智能手机已经可以运行一些复杂度一般的深度学习算法，有人为此预言，再过若干年，手机就能像具有人脑一样复杂的人工神经网络。
深度学习是对人脑的一种模拟，进而能完成很多人脑的功能，被应用于行业的不同方面。同时，它也深刻改变着机器人领域。它的应用，除了涉及人们看得见的方面，还涉及人们视线之外的方面。比如说，互联网搜索、广告推荐、金融量化交易和机器翻译等需要从大数据中预测未知信息的领域 ，因而有识之士指出，以深度学习为代表的人工智能技术，也会像蒸汽机、电动机和计算机一样，推动新一轮技术革命，引领人类实变革性发展！
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