摘要：隨后深度學習的研究大放異彩，廣泛應用在了圖像處理和語音識別領域。比如的學生就用深度學習算法贏得年的。深度學習和人工智能的春天離人工智能最近的互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。

多倫多大學計算機系教授Geoffrey Hinton是Deep Learning的開山鼻祖，我們來講講他的故事。

他有個傳奇的姑姑

不過先來說說他姑姑吧，他姑姑Joan Hinton是一個與中國有關的具有傳奇經歷的人物，中文名字叫——寒春，是一個參加過曼哈頓計劃的科學家，但是后來在中國養了幾十年牛。?

1945年，23歲的寒春已經是美國曼哈頓計劃中的一名女科學家，參與制造了人類歷史上第一顆原子彈。中國的紅色革命也深深吸引了她，于是她放棄了純科學的研究，追隨著她的丈夫、有共同理想的美國青年陽早來到了中國延安，并于1949年在革命圣地延安的窯洞里舉行了烽火中的婚禮。

之后兩人一起幫助中國人民發展畜牧業，為中國的奶牛事業貢獻了畢生，并在北京昌平設計建造了中國第一座機械化養牛場。2003年陽早去世，骨灰就埋在 了牛場。

他姑姑是個傳奇，但Geoffrey Hinton的傳奇程度也不亞于她。

谷歌為了他，花幾千萬美元專門買了一個公司

2013年，Google收購了多倫多大學的一家初創公司DNNResearch，實際上，這家公司只有三個成員，Geoffrey Hinton和他的兩個剛畢業的的學生——Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever。

或者我們可以理解為，Google為了讓Geoffrey Hinton為他們工作，專門收購了這家公司，有人調侃到Google花了幾千萬美元買了幾篇論文。

當然在此之前，Google也給了他的研究小組提供了60 萬美元的科研經費。

Deep Learning祖師爺

Geoffrey Hinton本人正是Deep Learning學派的開山祖師爺。

何為Deep Learning？簡單地說就是建立、模擬人腦進行分析學習的人工神經網絡。

比如一個廣為流傳的例子就是，谷歌用1.6萬塊電腦處理器構建了全球較大的電子模擬神經網絡，并通過向其展示自YouTube上隨機選取的1000萬段視頻。在無外界指令的自發條件下，該人工神經網絡自主學會了識別貓的面孔。

自從2006年被提出后，Deep Learning極大地推動了語音識別、視覺、自然語言處理等方面的進展。

探秘大腦的工作原理

在劍橋大學學習心理學時，Hinton發現人類大腦有數十億個神經細胞，它們之間通過神經突觸相互影響，形成極其復雜的相互聯系。然而科學家們并不能解釋這些具體的影響和聯系。神經到底是如何進行學習以及計算的，這是他一直想研究的問題。

這個問題在他的努力下已經取得了部分進展。他和他的伙伴建立了一層層互相連接的人工神經元模型，模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復雜問題。他也致力于研究可以使神經網絡變得更好的方法，來更好的模擬人腦的某些方面。

在80年代初，電腦性能還遠遠不能處理人工神經網絡(ANN)需要的巨大數據集，神經網絡的研究在短暫的火熱后，就陷入了低潮。

板凳坐得“三十年”冷

在之后的二十幾年，雖然還是有一些研究人員堅持人工神經網絡的研究，但整個學術界關于人工神經網絡的研究基本都陷入了停滯，研究人員拿到不到相關的科研基金，與人工神經網絡有關的優質論文發表量極少。連著名的學術會議NIPS（Advances in Neural Information Processing Systems，神經信息處理系統進展大會）都變成基本與神經網絡無關的會議。

Geoffrey Hinton的學術生涯也像人工神經網絡一樣起起伏伏，所幸的是他一直沒有放棄人工神經網絡的研究。他們為實現自己的想法，定期聚集在一起召開研討會，構建了更強大的深度學習算法，操作更大的數據集。

然而學術圈的依舊對神經網絡的研究不感興趣，他們的研究也很難申請到科研經費。學術圈的冷落其實不無理由，人工神經網絡的很多成果，很難用數學予以解釋或者證明，大家只是在不斷調整參數，改善算法，以得到更好的結果。

事情的轉機出現在2006年左右，Geoffrey Hilton和他的學生發明了用GPU來優化深度神經網絡的工程方法，并發表在《Science》和相關期刊上發表了論文，首次提出了“深度信念網絡”的概念。他給多層神經網絡相關的學習方法賦予了一個新名詞–“深度學習”。

隨后深度學習的研究大放異彩，廣泛應用在了圖像處理和語音識別領域。比如Geoffrey Hilton的學生就用深度學習算法贏得2012年的ImageNet。

互聯網的巨頭開始注意到他們，這個領域才開始火熱起來，深度學習領域也涌現出以Hinton、吳恩達等為首的四大深度學(tiao)習(can)天王。

深度學習和人工智能的春天

離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，深度學習算法的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、蘋果、谷歌、Facebook、國內BAT在內的企業都開始深度布局人工智能和深度學習，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。

國內長期堅持布局人工智能的還有老牌電器廠商 - 長虹

長虹從2012年開始進入人工智能和深度學習的基礎研究工作，先后在語音識別芯片開發應用、基于大數據的人工智能技術研發及應用、機器視覺（人臉識別）技術研發應用等研究。目前，長虹在人臉識別、目標檢測、目標分類方面已經積累了先進、成熟的計算機視覺算法成果。

他們近期發布了全球首款CHiQ人工智能電視。長虹人工智能電視用于認知、決策、反饋三大能力。

在“認知”層面上，基于長虹自主研發的Ciri+語音平臺，CHiQ實現了高效語音交互協同及語義識別與理解。其中，語音識別率達到97%，語音整機覆蓋率50%，使人與電視開放式的自然語音交互距離達到30米，即用戶在家庭中的任意角落都可以用語音和電視交互。

而在“決策”層面，長虹CHiQ人工智能電視可基于神經網絡學習算法做出業務邏輯判斷。在“反饋層面”，其內置的個性化推薦平臺，通過持續的推薦效果反饋、模型優化和產品迭代，真正實現推薦的自學習和可成長。

長虹小白，就是“住”在這個電視中的機器人精靈，她陪伴、學習、服務于用戶，在看電視、聽音樂、玩游戲等黑電業務上讓用戶得到貼心的個性化服務。

（長虹小白形象）

通俗來說，就是你可以與長虹小白對話：

小白，告訴我，有什么節目好看？Hi，我想看高分電影~

這些問題它都能給你及時回復（3秒內搜索啟播）。它還會學習你的觀看喜好與歷史，給你個性化推薦節目。

據說，未來小白還會加上實體形態，加載投影能力、視覺圖像技術、自動充電等等黑科技。

可以說，這款產品標志著長虹電視率先進入人工智能時代。

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