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「這 是 有 書 君 陪 你 共 讀 的 第 90 本 書 」

文 | 郭超 · 主播 | 放公子

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《有書快看》之5分鐘帶你看完《人工智慧》

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各位書友晚上好，現在我們開始共讀《人工智慧》這本書的第69-99頁，主題為：這一次人工智慧技術熱潮。在共讀的過程中，大家可以思考以下問題：

我們身邊有哪些行業運用到了這一代人工智慧技術？這些人工智慧技術對我們的生活產生了什麼影響？

說到第三次人工智慧技術熱潮，就不得不說深度學習。

雖然深度學習僅僅是人工智慧技術的一個分支，但是很多科學家都預測，深度學習將會是在未來很長一段時間內引領人工智慧發展的核心技術。

聽上去深度學習技術像是一下子跳到我們眼前的，但實際上它並不是什麼新鮮的技術，它誕生於1943年。

當時有一位科學家提出一個大膽的假說，通過模仿人類的神經傳遞和信息處理模式，建立一個類似於人腦的新型計算機處理模型。

但是，這個方向上的研究在1969年陷入停滯，因為要發展深度學習技術必須得滿足兩個條件。

一個是，必須有一個運算能力無比強大的計算機，再一個，還要有海量的資料庫讓計算機去學習，兩個條件缺一不可。

而在2000年左右，互聯網才進入我們的生活，互聯網產生大量的數據也不過是這幾年的事，1969年的互聯網條件，你可想而知。

在經過了幾十年的蟄伏之後，2006年深度學習開始重新走進我們的視野。和前兩次人工智慧熱潮不同的是，這一次，我們準備好了。

那麼，深度學習究竟是什麼呢？為什麼深度學習能讓計算機一下子變得聰明起來？ 深度學習的運行原理究竟是怎樣的？

簡單描述一下。比如我們小時候學認字，老師會先寫到黑板上，然後再讓我們寫到本子上，看得多了寫得多了，下次再見到這些字的時候我們就能認識。

深度學習差不多是一樣的道理，要讓計算機學會認字，先讓它把這個字看很多遍，然後計算機會基於演算法總結每個字的規律，下次再見到的時候計算機也就能認識。

專業術語里，把總結規律的過程叫作建模，把總結出來的規律叫作模型，而不斷學習並且總結規律的過程就叫做深度學習。

再專業一點說，就是把計算機要學習的海量數據，丟進一個類似於人類大腦的深度神經網路，讓這個深度神經網路不斷分析、總結規律，而這個過程就是深度學習。

只要給一台計算機無限強大的數據處理能力，再給它足夠的的數據，這台計算機就能學會宇宙中所有可能的知識。

當下最熱門，最具代表性的深度學習就是谷歌大腦。

谷歌大腦是谷歌公司在2011年建立的深度學習框架，一共使用了16000個超級計算機處理器。

當時谷歌公司讓谷歌大腦在網上看了一千萬段視頻，然後它學會了如何從視頻中辨認一隻貓。

今天，谷歌大腦已經可以幫助谷歌公司解決橫跨多個領域、幾乎所有人工智慧的相關問題。

谷歌搜索引擎使用谷歌大腦優化搜索結果，為我們提供想要的答案；谷歌地圖使用谷歌大腦智能識別路況信息，為我們提供準確定位；

谷歌翻譯使用谷歌大腦提高翻譯的準確率，為我們提供一百多種語言的翻譯；谷歌自動駕駛使用谷歌大腦對汽車進行自動駕駛訓練，改進駕駛策略等等。

谷歌大腦是深度學習的一個代表，我們國內很多高科技企業，也已經開始紛紛建立人工智慧研究團隊，計劃建立類似谷歌大腦的深度學習集群，比如阿里巴巴、騰訊、百度、華為、小米等公司。

但是現在有個非常嚴重的問題，我們只知道計算機通過深度學習學會了什麼，卻不知道它究竟掌握了怎樣的規律，也就是說我們根本不知道它是怎麼想的。

那麼計算機會不會失控？就像我們之前提到的圖靈測試，我們安排一個人和計算機通過鍵盤和屏幕進行對話，然後讓它辨別和它對話的到底是人還是計算機。

但是如果這個計算機知道你在測試它，而它不想讓你知道自己會思考，假裝自己是一台計算機，那麼我們就需要想一想，到底會發生什麼可怕的事情。

好了，各位書友，以上就是今天晚讀的內容，主題是：以深度學習為主要特徵的這一次人工智慧技術熱潮。我們明天一起來看看，人工智慧會威脅到人類嗎？

預告：下周我們共讀的書是《極簡生活法則》，本書就是給那些願意選擇改變、願意選擇把快樂帶給自己和身邊人的讀者的人生指南。

朋友借錢，借還是不借？如何處理家人間的邊界？我們應該如何掌控自己的生活，愉快地享受每一天？

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