“深度学习”学习之旅（一）
深度学习的重要性
2016年3月15日应该是人类永远应该记住的日子，如果将来出现了《终结者》当中的超级人工智能，并且指挥机器人大军灭绝了人类。那么当这个超级人工智能加冕世界霸主时，一定会将这一天定义为新世界的起点。因为就在这一天，由Google开发的AlphaGo程序击败了人类最强围棋选手之一的李世石，攻占了几乎是人类最后一块智力高地。依稀记得十年以前几乎所有的科学家对计算机击败顶级的围棋人类选手都持无限悲观的态度，因为对于计算机来说围棋的计算量太大，而且有些围棋问题似乎不是靠计算可以解决的，而是要靠人类棋手那虚无缥缈的感觉。但是谁也没有想到这一天居然来的如此的迅猛，让所有人都始料未及。
这一切都要归功于一种名为”深度学习“的算法，这种算法从2012年开始崭露头角，迅速的推进了人工智能领域的发展，在自动驾驶、卫生医疗和自然语言处理等等方面取得了巨大的进展。人工智能可以通过学习以往的X光片，将识别恶性肿瘤的成功率提高一个数量级；可以识别包括汉语在内的大部分国际主流语言；可以通过一张照片识别照片中的人正处于什么样的情绪之中等等。似乎一夜之间人工智能无所不能，有人预言十年之内50%的人类工作岗位将会消失，由人工所取代。而这一切奇迹的缔造者就是”深度学习”算法。
在这里我不想回顾深度学习算法发展的历史，一方面这些资料可以很容易的在互联网上找到，另外一个方面对我们的学习也没有太大的帮助。目前我们只需要知道“深度学习”是一种很牛叉的算法就可以了。
深度学习与人工智能的关系
所谓的人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产处一种新的能以人类智能相似方式作出反应的智能机器。它所包含的范围非常的广泛，严格意义上来说要从事这份工作需要的知识包括计算机、心理学甚至还有哲学。
但是在人工智能领域当中有一个非常重要的组成部分，叫做机器学习。它专门研究计算机怎样模拟或者实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。这颠覆了我们对于计算机的认知。对于程序员来说，计算机知识一个忠实的努力。它们唯一能做的就是按照人类程序员预先设置的指令，精确而且是高效的执行一系列的任务。但是机器学习试图让计算机拥有人类最引以为傲的能力--学习。这就将计算机的能力提升到了一个几乎无限大的想象空间当中。
举个例子来说，Google X实验室开发出了一套具备自主学习能力的程序，能够不借助任何的外界信息的帮助，就能够从数千万张图片当中找出有”猫“的照片。可能大家觉得这没有什么，不就是类似于人脸识别的功能么？我们公司的打卡机就拥有这样的功能，至于说的这么玄妙么？
常见的人脸识别是由程序员预先将整套鉴别系统写好，告诉计算机人脸应该是怎样的，计算机只需要通过摄像头获取数据，然后对包含同类信息的图片做出标识，从而达到识别的效果。而Google的系统则是通过机器的自主学习，领会到猫应该是什么样子，无需预先的程序设定，是不是有点不明觉厉？没有关系，关于这个问题我们会在后续文章当中详细的讨论。
说了这么多，那么今天的主角深度学习和机器学习之间究竟有怎样的关系呢？简单的来说，深度学习是机器学习的一种，是最近几年突然间崛起的一种新算法，依据我现在的理解，可以用下面的例子来解释人工智能、机器学习以及深度学习之间的关系：
人工智能就是希望能够让计算机能够在某些领域像人一样思考，而机器学习是人工智能的一个领域，它可以让计算机有学习能力，而所谓的深度学习是机器学习的一个分支，可以借助海量的数据和强大的计算能力，让计算机的学习能力提升的速度更快，结果也更加的准确。
为什么要学习深度学习？
吴军老师最近出版的《智能时代》当中有这样的一个结论，未来的世界制造智能机器的人不是很多，大概只有2%，机器人不会控制人，而是2%的人控制其余98%的人。我最烦被人控制，所以我选择成为2%！
