深度学习就是后一种机器学习的 ***。人工智能涵盖的领域十分广泛，深度学习只是其中的一个分支，属于机器学习的范畴 。人工智能需要有“独立思考”能力与机器学习技术的支持，深度学习便是帮助机器实现“独立思考”的一种方式 。
深度学习迎来革命性突破
人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿动物中枢神经系统结构和功能的数学模型，是用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络 。它其实是一个特殊的分类器，用于对函数进行估计等 。
神经网络为许多问题的研究提供了新思路，特别是迅速发展的深度学习，能发现高维数据中的复杂结构，取得比传统机器学习更好的效果 。
20世纪50年代，人类第一次设计出计算机能运行的神经网络算法 。此时的神经网络，虽然给了人们很多遐想空间，却解决不了实际问题，因此被打入“冷宫” 。
到了20世纪80年代末期，人们提出反向传播算法，可让一个神经网络模型从大量样本中学习统计规律，从而对未知事件做出预测 。随后，支持向量机等各种各样的机器学习 *** 被相继提出 。不过，这些模型的结构均为浅层学习 *** ，处理复杂问题的能力受到一定制约 。因此，神经网络再进“冷宫” 。
2006年，加拿大教授辛顿和他的学生提出深度学习神经网络的“快速学习”算法，使深度学习迎来了革命性突破 。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，展现出了从少数样本中集中学习数据及本质特征的强大能力 。
【识别人脸的技术阅读理解答案 识别人脸的技术阅读答案最新版】从此，神经网络学会了反复分类以及识别物体的 *** ，并展现出乎意料的精准度 。
计算能力成为推动深度学习的利器
人工神经网络在被提出的50年间，都没能很好地解决智能问题 。究其原因，除了算法本身不完善外，还在于计算机绝对速度不够快，而且单位计算能力的能耗太高，无法通过大量服务器搭建并行计算系统，来达成深度人工神经网络 。
那么，靠什么加以突破？答案就是摩尔定律 。
摩尔定律是英特尔联合创始人戈登·摩尔在1965年提出的一项观察结论，即计算机的总体处理能力大约每2年就会翻一番 。经历近50年的历史检验，摩尔定律展现出惊人的准确性 。摩尔定律带来的结果是，在过去的半个多世纪里，计算机处理器性能增长了上亿倍，耗电量却降到了百分之一 。
从能量角度看，摩尔定律反映出了人类在单位能耗下，所能完成信息处理能力的大幅提升 。而这正是实现人工智能的基础所在 。
从某种意义上说，不仅是深度学习技术，今天的人工智能都是靠算力成就的 。
人工智能的崛起，有3个技术要素：一是它解决了可计算问题，即在算法上的突破；二是它积累了大量数据，形成了可学习的原材料；三是摩尔定律所推测的，处理能力得到持续提高 。
算力是推动深度学习的利器 。计算能力越强，同样时间内积累的经验就越多、迭代速度也越快，深度学习的性能也就越高 。
不断进化的深度学习之道
1997年，“深蓝”在国际象棋比赛中战胜加里·卡斯帕罗夫；2016年，AlphaGo在围棋比赛中战胜李世石 。
虽然这两种人工智能系统都学会了下棋，但教授它们的方式以及它们如何比赛，则大相径庭 。
“深蓝”的核心评估函数对给定盘面进行数字“排序”，而且函数是手工设计的 。这种比赛风格，实际上是一种“蛮力” 。“深蓝”将其评估函数应用到许多备选的未来状态，对每个棋手预先搜索七八步，以2亿次/秒的速度进行局面评估 。
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