摘要：如何看待人工智能的本質(zhì)人工智能的飛速發(fā)展又經(jīng)歷了哪些歷程本文就從技術(shù)角度為大家介紹人工智能領(lǐng)域經(jīng)常提到的幾大概念與發(fā)展簡(jiǎn)史。一人工智能相關(guān)概念人工智能就是讓機(jī)器像人一樣的智能會(huì)思考是機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用。

作為近幾年的一大熱詞，人工智能一直是科技圈不可忽視的一大風(fēng)口。隨著智能硬件的迭代，智能家居產(chǎn)品逐步走進(jìn)千家萬(wàn)戶，語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等AI相關(guān)技術(shù)也經(jīng)歷了階梯式發(fā)展。如何看待人工智能的本質(zhì)？人工智能的飛速發(fā)展又經(jīng)歷了哪些歷程？本文就從技術(shù)角度為大家介紹人工智能領(lǐng)域經(jīng)常提到的幾大概念與AI發(fā)展簡(jiǎn)史。

一、人工智能相關(guān)概念
1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是讓機(jī)器像人一樣的智能、會(huì)思考,
是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用。人工智能更適合理解為一個(gè)產(chǎn)業(yè)，泛指生產(chǎn)更加智能的軟件和硬件，人工智能實(shí)現(xiàn)的方法就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

2、數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在作用的、可信的、并能最終被人理解模式(pattern)的非平凡的處理過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘利用了統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)用于解決問(wèn)題；數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是統(tǒng)計(jì)分析，而是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展，很多的挖掘算法來(lái)源于統(tǒng)計(jì)學(xué)。

3、機(jī)器學(xué)習(xí)：專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。

機(jī)器學(xué)習(xí)是建立在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之上發(fā)展而來(lái)，只是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)新興分支與細(xì)分領(lǐng)域，只不過(guò)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)讓其逐漸成為了當(dāng)下顯學(xué)和主流。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。

4、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：是相對(duì)淺層學(xué)習(xí)而言的，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

到了當(dāng)下，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的機(jī)器在識(shí)別圖像方面已不遜于人類，比如識(shí)別貓、識(shí)別血液中的癌細(xì)胞特征、識(shí)別MRI掃描圖片中的腫瘤。在谷歌AlphaGo學(xué)習(xí)圍棋等等領(lǐng)域，AI已經(jīng)超越了人類目前水平的極限。

為了方便大家理解，我們將上文提到的四個(gè)概念的關(guān)系用下圖表示。需要注意的是，圖示展現(xiàn)的只是一種大致的從屬關(guān)系，其中數(shù)據(jù)挖掘與人工智能并不是完全的包含關(guān)系。

二、人工智能發(fā)展歷史

（圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)）

由圖可以明顯看出Deep Learning從06年崛起之前經(jīng)歷了兩個(gè)低谷，這兩個(gè)低谷也將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展分為了幾個(gè)不同的階段，下面就分別講述這幾個(gè)階段。

1、 第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1958-1969）

最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年的MP人工神經(jīng)元模型，當(dāng)時(shí)是希望能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過(guò)程，該模型將神經(jīng)元簡(jiǎn)化為了三個(gè)過(guò)程：輸入信號(hào)線性加權(quán)，求和，非線性激活（閾值法）。如下圖所示：

1958年Rosenblatt發(fā)明的感知器（perceptron）算法。該算法使用MP模型對(duì)輸入的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類，且能夠使用梯度下降法從訓(xùn)練樣本中自動(dòng)學(xué)習(xí)更新權(quán)值。1962年，該方法被證明為能夠收斂，理論與實(shí)踐效果引起第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浪潮。

1、 第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1986~1998）

第一次打破非線性詛咒的當(dāng)屬現(xiàn)代Deep Learning大牛Hinton，其在1986年發(fā)明了適用于多層感知器（MLP）的BP算法，并采用Sigmoid進(jìn)行非線性映射，有效解決了非線性分類和學(xué)習(xí)的問(wèn)題。該方法引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二次熱潮。

1989年，Robert Hecht-Nielsen證明了MLP的萬(wàn)能逼近定理，即對(duì)于任何閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)f，都可以用含有一個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近該定理的發(fā)現(xiàn)極大的鼓舞了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究人員。

同年，LeCun發(fā)明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-LeNet，并將其用于數(shù)字識(shí)別，且取得了較好的成績(jī)，不過(guò)當(dāng)時(shí)并沒(méi)有引起足夠的注意。

值得強(qiáng)調(diào)的是在1989年以后由于沒(méi)有特別突出的方法被提出，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）一直缺少相應(yīng)的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論支持，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮漸漸冷淡下去。

1997年，LSTM模型被發(fā)明，盡管該模型在序列建模上的特性非常突出，但由于正處于NN的下坡期，也沒(méi)有引起足夠的重視。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)建模的春天（1986~2006）

1986年，決策樹(shù)方法被提出，很快ID3，ID4，CART等改進(jìn)的決策樹(shù)方法相繼出現(xiàn)。

1995年，線性SVM被統(tǒng)計(jì)學(xué)家Vapnik提出。該方法的特點(diǎn)有兩個(gè)：由非常完美的數(shù)學(xué)理論推導(dǎo)而來(lái)（統(tǒng)計(jì)學(xué)與凸優(yōu)化等），符合人的直觀感受（最大間隔）。不過(guò)，最重要的還是該方法在線性分類的問(wèn)題上取得了當(dāng)時(shí)最好的成績(jī)。

1997年，AdaBoost被提出，該方法是PAC（Probably Approximately Correct）理論在機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐上的代表，也催生了集成方法這一類。該方法通過(guò)一系列的弱分類器集成，達(dá)到強(qiáng)分類器的效果。

2000年，KernelSVM被提出，核化的SVM通過(guò)一種巧妙的方式將原空間線性不可分的問(wèn)題，通過(guò)Kernel映射成高維空間的線性可分問(wèn)題，成功解決了非線性分類的問(wèn)題，且分類效果非常好。至此也更加終結(jié)了NN時(shí)代。

2001年，隨機(jī)森林被提出，這是集成方法的另一代表，該方法的理論扎實(shí)，比AdaBoost更好的抑制過(guò)擬合問(wèn)題，實(shí)際效果也非常不錯(cuò)。

2001年，一種新的統(tǒng)一框架-圖模型被提出，該方法試圖統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)混亂的方法，如樸素貝葉斯，SVM，隱馬爾可夫模型等，為各種學(xué)習(xí)方法提供一個(gè)統(tǒng)一的描述框架。

4、快速發(fā)展期（2006~2012）

2006年，深度學(xué)習(xí)（DL）元年。是年，Hinton提出了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中梯度消失問(wèn)題的解決方案：無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對(duì)權(quán)值進(jìn)行初始化+有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。其主要思想是先通過(guò)自學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)（自動(dòng)編碼器），然后在該結(jié)構(gòu)上進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。但是由于沒(méi)有特別有效的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該論文并沒(méi)有引起重視。

2011年，ReLU激活函數(shù)被提出，該激活函數(shù)能夠有效的抑制梯度消失問(wèn)題。

2011年，微軟首次將DL應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別上，取得了重大突破。

5、爆發(fā)期（2012~至今）

2012年，Hinton課題組為了證明深度學(xué)習(xí)的潛力，首次參加ImageNet圖像識(shí)別比賽，其通過(guò)構(gòu)建的CNN網(wǎng)絡(luò)AlexNet一舉奪得冠軍，且碾壓第二名（SVM方法）的分類性能。也正是由于該比賽，CNN吸引到了眾多研究者的注意。

AlexNet的創(chuàng)新點(diǎn)：

（1）首次采用ReLU激活函數(shù)，極大增大收斂速度且從根本上解決了梯度消失問(wèn)題；

（2）由于ReLU方法可以很好抑制梯度消失問(wèn)題，AlexNet拋棄了“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的方法，完全采用有監(jiān)督訓(xùn)練。也正因?yàn)槿绱耍珼L的主流學(xué)習(xí)方法也因此變?yōu)榱思兇獾挠斜O(jiān)督學(xué)習(xí)；

（3）擴(kuò)展了LeNet5結(jié)構(gòu)，添加Dropout層減小過(guò)擬合，LRN層增強(qiáng)泛化能力/減小過(guò)擬合；

（4）首次采用GPU對(duì)計(jì)算進(jìn)行加速。

結(jié)語(yǔ)：作為21世紀(jì)最具影響力的技術(shù)之一，人工智能不僅僅在下圍棋、數(shù)據(jù)挖掘這些人類原本不擅長(zhǎng)的方面將我們打敗，還在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等等領(lǐng)域向我們發(fā)起挑戰(zhàn)。如今，人工智能也在與物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算、云計(jì)算等等諸多技術(shù)互相融合、進(jìn)化，以超乎我們想象的速度發(fā)展著。而這一切的發(fā)生與演變，只用了幾十年的時(shí)間……