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六問六答幫你了解人工智能（三）
2019-02-12
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我們在上一篇文章中給大家介紹了大數據是如何幫助人工智能的這一個問題，由此可見人工智能是離不開大數據的。當然，這些能夠幫助我們對人工智能有了進一步的了解，下面我們繼續給大家介紹人工智能相關的問題。


我們在這篇文章給大家介紹的問題就是：深度學習的深是什么？而深度學習的淺層次東西是什么呢？一般來說，深度學習的核心理論還是基于淺層神經網絡的堆疊，核心技術本身并無新意，科學家對深度學習也只是做了有限的改造和提升。另外，偉大的東西往往很簡單，所以說，深度學習是一種樸素、簡單、優美而有效的方法。通過構建網絡結構，如果出現性能不夠的情況，那么加層來湊的樸素思想，這種標準化、易用性的處理架構，極大降低了機器學習的難度，當然最關鍵還是應用效果。從這個角度理解，深度學習并無深意，只是對傳統淺層神經網絡做了少量改造。所以這就是深度學習淺層次的東西。


而深度學習總的深是什么呢？深度學習絕不只是幾個具體算法、模型那么簡單，而是一種仿人腦多層異構神經元連接網絡的機器學習思想、方法論和技術框架，這種框架可能會從傳統機器學習學科中分離出來，傳統淺層學習模型的深度化是一大研究趨勢。各類深度學習網絡的變異、進化、融合，結合GPU超級計算將是未來現實大數據條件下大規模機器學習的重要方向，特別是海量多模態大數據條件下的機器學習，沒有深度架構只靠淺層學習，將無法支撐大數據條件下自動特征學習、模型的有效表達和記憶存儲。盡管深度學習的能力相比傳統機器學習技術很強，但和真正的人工智能目標相比，仍然缺乏諸多重要的能力，如復雜的邏輯推理、知識抽象、情感經驗、記憶和表達等。不過深度學習發展現在還處于初級階段，能否真正實現類腦計算解碼還需要時日加以驗證。我們希望這些技術能夠盡快實現。


我們在這篇文章中給大家介紹的人工智能中的深度學習的知識，這些知識都能夠幫助我們更好地了解人工智能，在后面的文章中我們繼續給大家介紹人工智能的知識。


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