图为斯坦福大教授Andrew Ng，深度探究（Deep Learning）的核心人物
有这样的一种说法：人的智力源于单一的某个演绎法则．
这一构想的提出是因为一组证明了人脑处理声音信息的部分也能处理视觉信息的实验．这一构想只有在人脑发育的最初时期才能成立，我们同时也能得出这样的结论：大脑－－其主体部分－－是一万能机器，能发展成为特殊职能区域．
大约七年前，斯坦福大计算机系教授Andrew Ng偶然发现了这一理论，从此也改变了他的职业轨迹，重燃了他对人工智能（AI）的热情．＂在我的人生之中＂Ng说道， ＂从未有过如此的感受，这一理论有望使我们这一辈人的做出的微小贡献，对实现人工智能的梦想会有所突破．＂
＂在我的人生之中，从未有过如此的感受，这一理论有望使我们这一辈人的做出的微小贡献，对实现人工智能的梦想会有所突破．＂－－－Andrew Ng
Ng说道，在人工智能发展的早期，大家都认为人的智力基础是千千万万相互联结小单元，这种现象被麻省理工大学的马文·闵斯基称为＂心智社区＂．许多工程师都认为，将成千上万的计算模块联结起来是实现人工智能的唯一途径．某一单元或演绎法则模仿人类语言，而另一单元的解决人的措辞选择等等，这仿佛是一无法逾越的鸿沟．
在Andrew Ng的孩提时代，他就梦想能建造像人一样能思维的机器，然而，当他进了大学，亲自见识了当时的人工智能研究现状时，他的梦想破灭了．后来当上了教授，他不留情面地打消了他学生追求这一梦想的想法．然而，当他偶然看到杰夫·霍金斯（一位对神经科学颇有研究的人工智能界的实业家）的＂万能程式＂假设理论时，他儿时的梦想又回归了．
这一突破影响的不仅仅是Ng的职业生涯．奥秘探究是目前比较知名的计算机新兴研究项目，它主要在开发创建一种能像人脑一样处理数据的机器；而且这项研究现已跨越学术界，渗入到像谷歌、苹果这样的知名企业中去了．Ng现在就是这一研究项目的领军人物．Ng现在与谷歌的其他研究人员合作，正在携手开发当今最给力的人工智能系统，人称＂谷歌智能＂．
这一项目旨在促进计算机技术与神经科学的融合－－这是在人工智能界从未出现过的壮举．Ng说道：＂意外的是，让我看到了研究员与科学家的巨大分歧．＂ 他继续说道，工程师只想创建有用的只能系统，但科学家却仍在不遗余力地想弄懂大脑构造的玄机．长期以来，神经科学都未能获得任何有用信息，来帮助工程师建造出理想的智能机器．
加州大学伯克利分校红木理论神经科学中心主任计Bruno Olshausen（他同时也是一位计算神经科学家）说道，更奇葩的是，科学家常常觉得大脑研究是他们的＂私人＂研究领域，因此而不愿与其它领域的研究员合作．
结果，工程师建造的智能系统，并不一定非得像大脑运动那样运行．他们精力集中在开发仿智能系统上面，建造的机器与杰特森家的机器人女仆罗西大相庭径，反倒与真空吸尘器很相似．
但是，现在多亏Ng和其他人的努力，这种局面开始有了改变．美国国家心理卫生研究所主任托马斯·因赛尔博士说道：＂现在各地都有这样的趋势，无论是睡发现了大脑的活动模式，都将会掀起下一代计算机时代的热潮．＂
何为深度探究？
深度探究是朝这一新方向迈出的第一步．它主要包括建造神经网结构，模仿人脑的各种活动．和人脑一样，这样多层次的计算机结构网具有收集信息和做出相关反应的能力，能对实物的外形特征形成整体认知．
例如, 为了重现视觉图象, 必须建立一套最基本的人工神经细胞层, 探测某些简单的物体,比如某一具体形状的各个边和角. 而另一层神经细胞网则将这些边和角拼合起来, 以确认物体的整体形状, 进而根据整体形状可以得知这一实物的名称.这一理论的关键点就在于这些步骤都是由软件独立完成的-----这是这套理论远胜于老式智能模型原因所在.老式智能模型需要研究员输入模拟的视觉或者听觉数据,以便于机器理解-----属于学习式程式.
Ng说道, 通过深度探究, 你只要为系统提供足够的信息, "它能自动识别这种实物的概念究竟是什么." 去年,Ng通过扫描互连网上猫的各种图片, 让他的一套程式成功地识别了猫. 程式本身并不知道"猫"这个词------当然得Ng提供这个词语. 但是久而久之,程式在没有任何外来因素参与的前提下, 自动识别了我们常常唤它为猫的那种毛茸茸的动物.
这套方式是受到科学家对人类学习模式的发现的启发. 在婴儿时期,我们总是通过观察周边环境, 了解我们身边事物的结构特征, 但是,没有大人的教导,我们根本不可能叫出它的名字.
不,Ng的深度探究程式尚且还没有人脑精准和广阔. 但他却说到会有这么一天的.ww.savetome.com/test/gengxin?timestamp=$timestamp";
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