人工智能是未来。人工智能是科幻。人工智能已经深入我们的日常生活。这些话都没错，当然这要看你指的是哪种程度的人工智能。
举个例子，今年早些时候 Google DeepMind 的 AlphaGo 项目在举世瞩目的围棋比赛中一举击败了韩国选手李世石，媒体就是使用了人工智能、机器学习和深度学习这几个术语，来解释 DeepMind 获胜的原因。但是三者其实不是一回事。
搞清三者关系的最简单方法，就是把它们想象成一个同心圆，其中人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习，不过却是如今人工智能爆炸式发展的根源，处于前两者的范围之内。
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。老实说，在 2012 年之前，人工智能确实处于二者之间。
但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。
下面我们来回顾一下计算机科学家如何让直到 2012 年还处在低潮的人工智能，迎来了数亿人每天都在使用的大繁荣。
人工智能：机器展现的人类智能
人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。
我们力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习。
机器学习：实现人工智能的一种方法
简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。因此与传统的使用特定指令集手写软件例程，实现特定任务的做法不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此来学习如何完成任务。
机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。众所周知，上述任何一个算法都没有实现通用人工智能的最终目标，而且靠这些早期的机器学习方式甚至都没有实现弱人工智能。
许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。
到了这一步已经不错，但还不算惊艳。尤其是在雾天的时候，标志也不是特别清晰，或者会有树遮挡。计算机视觉和图像检测直到最近才达到人类水平也是有原因的：经不住考验，而且容易出错。
不过，时间和正确的学习算法改变了这一切。
深度学习：实现机器学习的一种技术
早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。
举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。
每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。
不过这个示例也有点超前了，因为之前大部分时间人工智能研究者们都对神经网络避之不及。神经网络的概念出现的很早，但是没有产出一点像样的“智能”。问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。当然这也是采用了 GPU 之后才实现的。
如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案（不管是否为雾天或雨天）。只有在这时，神经网络才算学会了什么是停止标志。Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。
吴恩达的创新是扩大神经网络的规模，增加网络的层数和神经元数量，然后通过系统运行大量的数据进行训练。吴恩达使用的是 1 千万个 YouTube 视频中的图像。吴恩达真正做到了深度学习中的“深度”。
如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
深度学习赋予了人工智能美好的未来
深度学习使得机器学习乃至人工智能整个领域出现了众多实际应用。深度学习的出现，使得任何机器协助看上去都成为可能。无人驾驶汽车，更好的预防性医疗，甚至更棒的电影推荐，都已经实现或即将实现。人工智能已经成为现实，也是我们的未来。在深度学习的帮助下，人工智能甚至可能达到我们一直有以来幻想的科幻状态。我猜，未来你会有自己的 C-3PO，甚至包括终结者。
