编者按：北京时间3月27日晚，年度的图灵奖颁给了深度学习“三巨头”——加拿大蒙特利尔大学教授约舒亚·本希奥(YoshuaBengio)、谷歌副总裁杰弗里·欣顿(GeoffreyHinton)和纽约大学教授扬·莱坎(YannLeCun)，以表彰他们在深度学习神经网络上的工作。

获图灵奖的究竟是什么？3月30日，图灵奖获得者杰弗里·欣顿的长期合作者、美国仅存的3位“四院院士”之一的特伦斯·谢诺夫斯基教授在清华大学进行了关于《深度学习》的交流分享，今日特刊发部分读书笔记，以飨读者。

年的夏天，一场在美国达特茅斯大学召开的学术会议，多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。

年的春天，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机世纪对战，把全球推上了人工智能浪潮的新高。

年被称为“人工智能元年”，这一年爆发了全球性的人工智能潮流。

以谷歌、Facebook、微软为首的全球三大AI巨头都在逐渐将公司的发展重心转移到人工智能方面来。

年1月25日，谷歌旗下的DeepMind开发的全新AI程序AlphaStar，在《星际争霸2》人机大战比赛中，以10：1的战绩，全面击溃了人类职业高手。

无论是AlphaGo还是AlphaStar，它们的主要工作原理都是“深度学习”。“深度学习”是机器学习的一个领域，其形式是模拟人类大脑的神经网络进行计算和学习。

一、神经网络与深度学习

为什么要了解深度学习？

首先，“深度学习”现在太热门了，图形识别、语音识别、汽车导航全都能用上，非常值钱。

更重要的是，“深度学习”算法包含精妙的思想，能够代表这个时代的精神。

这个思想并不难，但是一旦领会了，你就能窥探一点脑神经科学和现代工程学。

不知道你注意到没有，你的手机相册，知道你每一张照片里都有什么东西。

不管你用的是iPhone还是安卓，相册都有一个搜索功能，你输入“beach”，它能列举所有包含海滩的照片；输入“car”，它能列举画面中有汽车的照片，而且它还能识别照片中的每一个人。

每拍摄一张照片，手机都自动识别其中的典型物体。这是一个细思极恐的技术。怎么才能教会计算机识别物体呢？

1.没有规则的学习

不到十年之前，人们总认为模式识别方面人脑比计算机厉害，甚至谷歌投入巨大精力研究都做不到从照片里识别出一只猫。

然而，从年开始，“深度学习”让计算机识别图形的能力突然变得无比强大，甚至已经超过了人类。

首先来看人是怎么识别猫的。

观察一下这张图，你怎么判断这张照片里有没有猫呢？

你可能会说，这很简单，所有人都知道猫长什么样——好，那请问猫长什么样？

你也许可以用科学语言描写“三角形”是什么样的——这是一种图形，它有三条直线的边，有三个顶点。

可是你能用比较科学的语言描写猫吗？它有耳朵、有尾巴，但这么形容远远不够，最起码你得能把猫和狗区分开来才行。

再看下面这张图片，你怎么判断ta是男还是女呢？

图片来自design.tutsplus.

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