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深度学习:智能时代的核心驱动力量

内容简介

  全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

编辑推荐

  想了解深度学习,读这一本就够了。文科生也能看得懂的前沿通识作品。世界十大AI科学家、美国四院院士力作,谷歌前云AI负责人李飞飞、AI教父杰弗里·辛顿重磅推荐,微软小冰之父李笛作序。深度学习会扩大你的认知,人工智能不是生存威胁。

作者简介

  特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski 世界十大AI科学家之一,美国四大国家学院(国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院)在世仅3位的“四院院士”之一,全球AI专业会议NIPS基金会主席。 作为神经网络的先驱,早在1986年,特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机,把神经网络带入到研究与应用的热潮,将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术,实现了人工智能井喷式的发展。 特伦斯现任美国索尔克生物研究所(美国生命科学领域成果最多的研究机构) 计算神经生物学实验室主任,是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)领军人物。 特伦斯同时是全球最大在线学习平台Coursera最受欢迎课程《学习如何学习》(Learning how to learn)主理人,通过系统讲解大脑认知的底层知识,让学习者可以改变思维模式,提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。

精彩书摘

  01
  机器学习的崛起
  不久之前,人们还常说,计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来,这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体,在马路上驾驶汽车的安全性还高过16岁的青少年。更神奇的是,如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶,而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样,自主地从经验中学习。是数据的井喷促成了这一技术进步。如果说数据是新时代的石油,那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂;信息积累成知识;知识深化成理解;理解演变为智慧。欢迎来到深度学习的新世界。[1]
  深度学习是机器学习的一个分支,它根植于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习,就像婴儿了解周围世界那样,从睁开眼睛开始,慢慢获得驾驭新环境所需的技能。深度学习的起源可以追溯到20世纪50年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能,当时存在两种不同的观点:一种观点主张基于逻辑和计算机程序,曾主宰人工智能的研究和应用数十年;另一种观点则主张直接从数据中学习,经历了更长时间的摸索才逐渐成熟。
  20世纪,计算机技术还不够成熟,而且按照现在的标准,数据存储成本十分高昂,用逻辑程序来解决问题更加高效。熟练的程序员需要为每个不同的问题编写不同的程序,问题越大,相应的程序也就越复杂。如今,计算机能力日趋强大,数据资源也变得庞大且丰富,使用学习算法解决问题比以前更快、更准确,也更高效。此外,同样的学习算法还能用来解决许多不同的难题,这远比为每个问题编写不同的程序更加节省人力。
  汽车新生态:无人驾驶将全面走入人们生活
  在2005年美国国防部高级研究计划局(以下简称DARPA)举办的自动驾驶挑战赛中,一辆由斯坦福大学塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Thrun)实验室开发的自动驾驶汽车Stanley最终赢得了200万美元现金大奖(见图1–1)。团队利用了机器学习技术教它如何自主地在加利福尼亚州的沙漠中穿行。132英里的赛道中有若干狭窄的隧道和急转弯,还包括啤酒瓶道(Beer Bottle Pass),这是一段蜿蜒曲折的山路,两侧分别是碎石遍布的陡坡和断壁(见图1–2)。特隆并没有遵循传统的AI方法,即通过编写计算机程序来应付各种偶发事件,而是在沙漠中驾驶Stanley,让汽车根据视觉和距离传感器的感应输入,学习如何像人一样驾驶。

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