作者：韦青

泉源：北大纵横

今天很是兴奋跟各人交流一下关于《深度学习》这本书的体会。。。。。。我看完这本书之后很是喜欢，，，，，，希望借这个机会和各人先容一下这是一本什么样的书，，，，，，我们该以什么角度看待这样一本书，，，，，，在这个大时代配景下我们怎么明确这本书出书的意义，，，，，，这本书背后的知识将为我们带来的新的看法。。。。。。

这本书是业界大拿出的书，，，，，，作者自己履历很是富厚。。。。。。他是学物理的，，，，，，同时还学生物科学，，，，，，研究神经网络。。。。。。他的配景像业界着名的人工智能专家学者，，，，，，他们的研究都是笼罩多个领域。。。。。。一方面以数学为主的，，，，，，以数理化为主的科学领域，，，，，，另外一方面以医学、生物学、神经学为主的领域，，，，，，两者团结恰恰反应了这个时代的潮流。。。。。。

以史为鉴，，，，，，重新熟悉科技前进

在全球规模内由于手艺的前进引发的新话题层出不穷，，，，，，我们一直吸收到新的理念。。。。。。越来越多的公司和人发明，，，，，，人类最先进入“无人区”，，，，，，没有一个大头脑家或者大哲学家能够告诉我们未来会怎么样。。。。。。以是人们爆发了许多争论，，，，，，关于人工智能的争论，，，，，，关于机械智能的争论，，，，，，关于机械人的争论，，，，，，关于手艺和人类关系的争论等等。。。。。。

去年10月份微软公司CEO萨提亚的一场很是著名的演讲上说，，，，，，未来没有人指导我们，，，，，，那么我们可以以史为鉴，，，，，，看看历史上爆发过什么。。。。。。最有代表性的就是第一次工业革命到第二次工业革命之间，，，，，，由蒸汽时代进入电气化时代。。。。。。我把这个阶段总结为四种态度和四种下场。。。。。。其时有许多有影响力的全球性的公司，，，，，，他们用蒸汽力量取代人的四肢。。。。。。但当电气泛起的时间，，，，，，绝大大都公司态度是看不起电，，，，，，由于最先的阶段电的效率并不敷高。。。。。。

第一类公司的想法是电力不可，，，，，，效率低，，，，，，没有未来，，，，，，蒸汽力量足够了，，，，，，一百年之后他们被镌汰了。。。。。。

第二类公司放下一些肩负，，，，，，以为电是新生生物，，，，，，也有潜在生长的可能性，，，，，，可是仍然坚信蒸汽机的力量，，，，，，坚信只要对蒸汽机举行改良一样可以坚持竞争力，，，，，，这些公司也被镌汰掉了。。。。。。

最惋惜是第三类公司，，，，，，他们已经放下旧的生产力，，，，，，最先拥抱新的生产力和形成新的生产关系，，，，，，可是头脑方法没有改变。。。。。。他们以为自己周全拥抱电气化时代，，，，，，已经爆发比蒸汽机时代超高的效率，，，，，，更低的本钱，，，，，，可是他们还在跟蒸汽机相比，，，，，，这些公司最终也被镌汰掉了。。。。。。萨提亚在会上提到，，，，，，我们做了一些简陋的剖析，，，，，，只有不到5%的公司在谁人时代完成了转型和奔腾，，，，，，真正进入了电气化时代。。。。。。

其时大部分企业关于电气化的看法只是能点几多盏灯，，，，，，或者生产线能够提高几多效率。。。。。。只有5%的公司选择彻底放下肩负，，，，，，遗忘什么是电气，，，，，，什么是蒸汽，，，，，，而是把它们都当成是工具。。。。。。这些公司要的就是进入新的时代。。。。。。这代表更高的效率，，，，，，更低的本钱和更优异的用户体验和产品品质。。。。。。

通过历史上的事务可以发明，，，，，，我们现在对未来的任何预估都是缺乏够的，，，，，，都可能没有完全预计到未来的攻击力。。。。。。

在五六十年前，，，，，，全中国人民都有一种对未来社会的神往——楼上楼下电灯电话，，，，，，这在其时来说是很是具有前瞻性了。。。。。。其时的人们以为已经看到了最终最理想的社会，，，，，，可是几十年之后再看，，，，，，其时的神往并没有那么远大。。。。。。从人类从最先思量到用电到电的普及，，，，，，已经有一百多年的历史。。。。。。我们发明电不但仅可以点灯，，，，，，不但仅可以驱动电器，，，，，，不但仅可以驱动电机，，，，，，甚至还可以有盘算机，，，，，，还可以驱动一辆汽车，，，，，，电力比原来的内燃神秘越发高效、越发可靠和越发优异。。。。。。

我们跟客户的交流中也有思索，，，，，，是否需要做头脑的转变，，，，，，才有可能真正明确这一轮手艺厘革是怎么回事。。。。。。若是我们还抱着老的看法，，，，，，抱着爆发问题时间的看法，，，，，，我们真能够明确这个伟大的时代将带给我们的绚烂未来吗？？？？？？？？我们是否需要先把我们以为的所有私见都放掉，，，，，，然后再来看现在的手艺究竟怎么回事？？？？？？？？我们也知道深度学习只是机械学习、人工智能的一部分，，，，，，我们要把深度学习的肩负也放下，，，，，，扩展到我们进入的这个时代来思索。。。。。。

不管从1956年的达特茅斯聚会，，，，，，照旧更早的图灵时代、冯?诺依曼时代、香农时代，，，，，，他们都有关于人工智能的明确，，，，，，都有关于盘算机究竟能做什么事情的明确。。。。。。我们并不是直接进入了机械学习的时代，，，，，，中心尚有一个阶段是希望通过逻辑的关系。。。。。。我们知道都有一种服务If This Then That，，，，，，也就是IFTTT。。。。。。这种服务充能够明确人的逻辑头脑。。。。。。好比说If我饿了，，，，，，Then我要去用饭。。。。。。If我是北方人，，，，，，我饿了，，，，，，Then我愿意吃的是面而不是米饭，，，，，，用这种方法试图解读人类决议机制。。。。。。厥后发明较量难题，，，，，，一些专家以为这条路走欠亨，，，，，，以是选择用模拟脑神经的机制来做决议，，，，，，通过这种思绪才有了今天这本《深度学习》的降生。。。。。。

现在很盛行说云时代要竣事了，，，，，，未来几年都是边沿智能时代，，，，，，为什么？？？？？？？？着实这和学习能力也是相关的。。。。。。在某种意义上可以把人类看做是一个发电机，，，，，，我们之以是要吃碳水化合物，，，，，，还要呼吸氧气，，，，，，是由于我们在以氧化的形式举行燃烧，，，，，，爆发能量、爆发电力。。。。。。我们之以是看到工具着实不是真的看到，，，，，，而是把光子酿成电子，，，，，，大脑去剖析电子爆发视觉，，，，，，听觉也是一样。。。。。。

由此最先，，，，，，一批科学家最先探讨人怎样学习，，，，，，怎么高效学习。。。。。。虽然作者是深度学习和机械学习的专家，，，，，，同时他也是人类学习的专家。。。。。。这本书也是教人类怎么学习。。。。。。我们业界许多专家学者始终想和宽大受众强调，，，，，，不要把机械能力神话，，，，，，机械自始至终都在充当取代人的某种性能的角色，，，，，，目的是减轻人的某种肩负。。。。。。

在历史上的某个阶段，，，，，，昔人类最先发明和使用工具，，，，，，好比用骨头或者石片可以敲工具，，，，，，完成手完成不了的能力。。。。。。著名的科幻影戏《2001太空周游》中有一个很是著名画面，，，，，，猿人突然有一天发明可以拿骨头去敲另外一个骨头，，，，，，可以把别的骨头敲碎，，，，，，这就是人类历史上大的前进。。。。。。他就发明这个骨头不但可以敲骨头，，，，，，也可以敲肉，，，，，，可以敲瓜果，，，，，，敲野兽，，，，，，也可以用来防身。。。。。。那时间人类发明，，，，，，原来可以拓展四肢的能力，，，，，，使用外部工具去提高自己的能力。。。。。。

工业革命之后，，，，，，人类发明不但靠古板的工具，，，，，，还可以靠种种机械的力量取代人类的四肢。。。。。。我们现在不会无聊到说在肌肉能力方面还可以跟机械一拼，，，，，，好比去和一辆汽车角逐跑步，，，，，，应该没有人会这样做了。。。。。。着实不但是肌肉的性能，，，，，，我们连盘算的性能都都已经被镌汰掉了。。。。。。有没有人可以马上开7的3次方？？？？？？？？应该没有。。。。。。我们可以十几块钱买一个盘算器，，，，，，盘算器就可以做到。。。。。。我们为什么对这种征象不会抱恐惧心理，，，，，，而对人工智能抱有莫名其妙的恐惧心理？？？？？？？？

我们能不可抱着这样一种态度，，，，，，不是仅仅相识深度学习，，，，，，而是通过深度学习相识机械学习的原理，，，，，，通过机械学习原理相识人类学习的机制，，，，，，进而相识人类智能的运作机制，，，，，，然后才华够深刻明确人和机械智能特点划分是什么。。。。。。

取代我们的不是AI，，，，，，而是被AI赋能的人

最近也有媒体报道提到，，，，，，经由14年起劲，，，，，，微软回到了市值第一，，，，，，几星期之后可能亚马逊又酿成了市值第一。。。。。。这恰恰反应了萨提亚说的特点，，，，，，这个时代只尊重立异。。。。。。你昨天是专家，，，，，，若是你不遇上时代潮流，，，，，，明天一定就不是专家了。。。。。。现在是一个末日感较量强的时代，，，，，，各人总担心错过机会机会输在起跑线上。。。。。。巨变的时代，，，，，，没有起跑线的看法，，，，，，天天都是起跑线，，，，，，稍微一松开脚步就会被人凌驾去，，，，，，这个时代是压力很大的时代，，，，，，同时也是机会很大的时代。。。。。。

明确时代特点，，，，，，我们要相识深度学习，，，，，，相识机械学习，，，，，，进而相识人类学习特点，，，，，，可是更主要是什么？？？？？？？？我们要号准时代的脉搏，，，，，，要知道在这个时代要接纳什么样的态度和战略，，，，，，才华够跟上时代的脚步。。。。。。我们既不要成为时代的弃儿，，，，，，也不希望成为义士，，，，，，我们最希望成为一个先行者。。。。。。这个时代最大特征就是机械从取代人的四肢最先，，，，，，已经于无声处最先取代人的大脑，，，，，，甚至会逐步取代所有能够泛起模子的人类能力。。。。。。明确这一点我们才可以明确所处的时代。。。。。。

面临深度学习和人工智能的生长，，，，，，一种人选择放弃自己，，，，，，一种人会爆发绝对的抗拒心理，，，，，，不去自动拥抱这种能力，，，，，，这都是有问题的。。。。。。由于这种能力确实很强盛，，，，，，你不去拥抱的话，，，，，，有可能被去拥抱这种能力的人类所镌汰掉了，，，，，，被他们爆发降维攻击的能力了，，，，，，这个着实很危险的。。。。。。与其说是机械或者人工智能，，，，，，或者机械智能会取代人，，，，，，倒不如说掌握了机械智强人类酿成一种超人类，，，，，，他们会把不具备这种能力的人类所取代掉，，，，，，或者所降维攻击掉。。。。。。作者特伦斯的良苦专心是希望我们做一个及格的地球人。。。。。。为什么不是说作为一个美国人或者中国人？？？？？？？？由于地球上的人类都面临这样的挑战，，，，，，都面临我们怎样跟机械智能相处，，，，，，怎样提高我们能力，，，，，，才华使我们具备更高的能力来应变这个时代的挑战。。。。。。人工智能带来的这种降维攻击照旧很强盛的，，，，，，若是我们不认真的应对，，，，，，去起劲学习，，，，，，并且去起劲拥抱这种能力，，，，，，有可能就真的被降维攻击了。。。。。。

手艺是拿来用的，，，，，，而不是拿来吹和炒的

许多业界专家都有这样的感受，，，，，，现在媒体对人工智能的炒作过热，，，，，，反而让宽大读者，，，，，，甚至是决议者失去了去这件事的焦点掌握。。。。。。人工智能的焦点现实上就是机械学习的能力，，，，，，就是一种机械智能。。。。。。现在主要体现方法是深度学习，，，，，，但并不料味着我们一经实验的符号学，，，，，，用逻辑推理的方法着实并没有过时，，，，，，只不过还无法实现。。。。。。现阶段深度学习取得了重大突破，，，，，，引领各人进入到新的未来。。。。。。新的未来内里会不会是深度学习和其他人工智能、机械学习的方法共存的方法？？？？？？？？我们并不知道，，，，，，以是我们不要倾轧这种看法，，，，，，尤其不要以为现在就是深度学习这一种学习方法。。。。。。未来应该是人类的学习能力、机械学习能力、深度学习能力和逻辑推理能力是共融共生的阶段，，，，，，这可能是越发客观形貌未来时代特征的一个方面。。。。。。

智能时代之前的深度学习要靠数据的群集去学习和驱动。。。。。。可是现在的数据既不敷大，，，，，，也不敷好。。。。。。虽然我们有许大都据，，，，，，可是并不算真正的大和洽。。。。。。大数据的看法并不是多，，，，，，我们数据结构和数据泉源没有形成万物互联的社会，，，，，，物联网没有布设到，，，，，，5G没有到位，，，，，，可能数据不敷那么多，，，，，，不敷那么好。。。。。。支持万物互联的基础架构恰恰是一个云盘算的架构。。。。。。以是倒着讲是智、大、物、云，，，，，，正着去演绎是云、物、大、智。。。。。。

怎样明确人工智能

怎样明确人工智能我总结了四点：首先，，，，，，一定要应用。。。。。。若是我们去学了“学会怎样学习”的课程就会发明，，，，，，现在最盛行的方法是Problem-Based Learning，，，，，，就是以问题为导向的学习，，，，，，以现实解决问题计划的学习。。。。。。未来是终身学习的时代，，，，，，不保存大学结业之后就不学习了。。。。。。怎样终身学习？？？？？？？？一定要带着问题去学，，，，，，这样学得越来越深入，，，，，，学得越来越有用。。。。。。人工智能也是一样的，，，，，，它是一种学习的历程。。。。。。学习不可为了学而学，，，，，，一定是问题为导向的。。。。。。

我的第二个看法就是，，，，，，深度学习的生长不但仅要靠数学的前进，，，，，，不但仅要靠盘算机科学的前进，，，，，，还要对人类自己的神经、脑神经、传输神经、感知神经的明确，，，，，，才华知道是怎么回事。。。。。。

现在我们每小我私家有基础的学习能力，，，，，，机械学习也是一样，，，，，，只是通过开放的接口开下学习的通用能力。。。。。。未来每小我私家一定要在通用能力之上，，，，，，掌握行业的学习能力，，，，，，才华够真正为人类带来更大的福祉。。。。。。

第四点就是要真正爆发深度学习能力，，，，，，我们需要有数据，，，，，，需要有人才，，，，，，还要有算法和算力。。。。。。像微软这样专业公司可能会提供更强盛的算法和算力，，，，，，更多的公司需要在人才作育，，，，，，数据网络上面下很大功夫，，，，，，这样才华爆发互动的增进作用。。。。。。数据、人才、算法、算力这四者缺一不可。。。。。。每一方面在未来都重大的商机，，，，，，正是由于我们即将进入智能社会，，，，，，商机恰恰不是只在智能自己，，，，，，而是各个方面。。。。。。

没有专家的时代，，，，，，每小我私家都要终身学习

最后我尚有两个看法。。。。。。我用瞽者摸象的寓言来举例，，，，，，这个时代是没有专家的时代，，，，，，我们每小我私家都在学习。。。。。。不保存输在起跑线上，，，，，，由于天天都在新的起跑线，，，，，，我们只要不放弃学习，，，，，，不放弃自己，，，，，，不要以为我到了某种年岁或某种职位，，，，，，我就不去学了，，，，，，也不要由于我是学文科或者我是学理科的我就不要再学其他的知识。。。。。。未来需要的是天天学习。。。。。。由于这个伟大时代还没有来，，，，，，我们最多是摸着大象的其中一部分，，，，，，以是每小我私家都有可能成为最终摸到大象整体的谁人人。。。。。。

第二点，，，，，，正是由于这个时代没有专家，，，，，，同时也是没有所谓的正义的时代，，，，，，每一个理论都有可能成为其时可行的理论，，，，，，可是并不料味着能够成为永远的理论，，，，，，永远乐成的规则。。。。。。我们要去学习，，，，，，不要唯种种专家，，，，，，不要唯新，，，，，，更主要唯实，，，，，，你自己去试，，，，，，小马过河，，，，，，水是深浅只有自己知道。。。。。。听别人说可以，，，，，，包括我现在讲的，，，，，，这也执偾我在微软这么多年的体会和明确，，，，，，并不代表所有人体会和明确，，，，，，尤其不代表是否是准确的。。。。。。我们无妨能够自己去试一下，，，，，，大胆去试发明原来水既不像A说得那么是深，，，，，，也不像B说的那么浅，，，，，，对你来说最适合的就是最好的要领。。。。。。

最后以比尔?盖茨先生的这段话作为最后：“人们大都倾向于高估他在一年内所能完成的事情，，，，，，但又容易低估他们坚持十年后能够取得的成绩。。。。。。”各人一定要明确，，，，，，第一没有专家，，，，，，第二没有起跑线，，，，，，第三天天都在重新更新有新知识新理念泛起，，，，，，我们先不要放弃自己，，，，，，同时掌握最基本的对自己的自信和信心，，，，，，认真学习。。。。。。