3、人工智能、机器学习与深度学习：原理、发展与展望

人工智能、机器学习与深度学习：原理、发展与展望

1. 机器学习基础

机器学习算法在寻找数据转换时通常缺乏创造性，它们只是在一个预定义的操作集合（即假设空间）中进行搜索。例如，在二维坐标分类示例中，所有可能的坐标变化空间就是我们的假设空间。

简单来说，机器学习就是在预定义的可能性空间内，利用反馈信号的引导，在输入数据中搜索有用的表示和规则。这一简单的理念使得机器学习能够解决从语音识别到自动驾驶等广泛的智力任务。

2. 深度学习的“深度”内涵

深度学习是机器学习的一个特定子领域，它强调从数据中学习连续的、越来越有意义的表示层。“深度学习”中的“深度”并非指该方法能实现更深入的理解，而是代表这种连续的表示层概念。模型中参与数据建模的层数被称为模型的深度，该领域也可称为分层表示学习或层次表示学习。

现代深度学习通常涉及数十甚至数百个连续的表示层，这些层都是通过接触训练数据自动学习得到的。而其他机器学习方法往往只关注学习数据的一两个表示层，因此有时被称为浅层学习。

深度学习中的分层表示是通过神经网络模型学习得到的，这些网络由一层一层堆叠而成。虽然“神经网络”一词源于神经生物学，深度学习的一些核心概念也部分受到对大脑（特别是视觉皮层）理解的启发，但深度学习模型并非大脑模型，没有证据表明大脑采用了现代深度学习模型中的学习机制。

下面通过一个流程图展示深度学习中数据表示的学习过程：

graph LR
    A[原始输入] --> B[第一层表示]
    B --> C[第二层表示]
    C --> D[第