1、机器学习崛起：开启深度学习的新时代

机器学习崛起：开启深度学习的新时代

1. 深度学习的崛起背景

人工智能（AI）的最新进展源于对大脑的逆向工程。分层神经网络模型的学习算法受到神经元相互通信以及经验对其进行修改方式的启发。在网络内部，世界的复杂性被转化为一系列内部活动模式，这些模式构成了智能的要素。与 20 世纪 80 年代的网络模型相比，如今的模型拥有数百万个人工神经元和数十层深度。深度学习在人工智能一些最具挑战性的问题上取得重大突破，得益于坚持、大数据和更强大的计算机算力。

我们往往难以想象新技术对未来的影响。例如 1990 年互联网商业化时，没人能预测它会对音乐、出租车、政治竞选以及我们日常生活的几乎所有方面产生怎样的影响。同样，早期也很少有人能想象计算机将如何改变我们的生活，IBM 总裁托马斯·J·沃森在 1943 年曾说：“我认为全球市场可能只需要五台计算机。” 对于新发明的用途，即使是发明者也很难预测。对于深度学习和人工智能，在乌托邦和末日场景的预测之间存在很大的想象空间，即使是最富想象力的科幻作家也不太可能猜到它们的最终影响。

地球上的生命充满了许多谜团，而智力的本质或许是其中最具挑战性的。自然界中存在着各种形式的智力，从简单的细菌到复杂的人类智力，每种智力都适应其在自然界中的生态位。人工智能也将以多种形式出现，并在这个范围内占据特定的位置。随着基于深度神经网络的机器智能逐渐成熟，它可能为生物智能提供一个新的概念框架。

2. 深度学习的起源与发展

深度学习是机器学习的一个分支，它源于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习的方式就像婴儿从周围世界中学习一样，以全新的视角开始，逐渐获得在新环境中导航所需的技能。深度学习的起源可以追溯到 20 世纪 50