浅谈深度学习(一):深度学习的前世今生

前言
2016年,AlphaGo与李世石的人机世纪对战的新闻,让人工智能从概念上真正走到了实际的生活之中,全世界第一次意识到,原来只能在科幻小说和科幻电影里看到的人工智能,第一次在现实世界打败了人类顶尖高手,震惊了全世界。

时间往前倒推60年,在1956年,当约翰.麦卡锡在达特茅斯(Dartmouth)学院第一次提出“人工智能”概念之时,他并没有意识到,在不经意间推开了一扇通往新世界的大门。在历经60载的跌宕起伏,人工智能终于在2017年迎来了前所未有的爆发。

2017年深圳CPSE和深圳高交会,最吸引眼球的展台就是人工智能,尤其是人脸识别领域的独角兽企业商汤科技,可谓是人气爆棚。

说到人工智能,就不得不提到深度学习,深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出,源自计算机神经网络,指通过计算机技术来模拟人脑学习的过程,使得机器具备学习的技能。

第一个计算机神经网络的诞生
早在1956年约翰.麦卡锡提出人工智能概念之前的1943年,神经网络作为一个计算模型的理论最初由科学家Warren McCulloch和Walter Pitts在他们的论文里提出,人类科技文明的进步在很多时候是在模拟生物时而取得突破性进展的(比如飞机,潜艇等),计算机神经网络也一样,希望通过模拟人脑,让机器能够更加智能。

然而事情并非一帆风顺。

要知道,人的大脑有100多亿个神经细胞,至今人类仍然未搞清楚人脑的全部运行机制。所以想要通过模拟人脑来让机器获得人工智能,谈何容易。

1957年,康奈尔大学教授Frank Rosenblatt提出“感知器”的概念,并通过算法定义出了世界上第一个神经网络,感知器技术在六十年代的美国很流行,但Frank Rosenblatt通过算法定义的神经网络是单层神经网络,碰到了一些无法解决的问题,而且当时计算机技术及计算能力的限制,使得这个世界上第一个计算机神经网络,逐渐被人淡忘了。

在此后的十几年,以神经网络为基础的人工智能研究,进入了低潮期,逐渐被人遗忘。

(未完待续)

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