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AI 并不是一個新概念，早在上世紀 50 年代就已經被提出。只是期間經歷了幾次起落，直到最近深度學習的興起才又回到了大眾的視野。
類似的，深度學習也不是一個“新技術”，它底層的技術從人工智能被提出之初就已經有了，只不過不是叫“深度學習”，而是叫“神經網絡”。可以說人工智能的興衰和神經網絡的興衰是直接相關的。
在上世紀 50 年代人工智能的概念被提出，神經網絡的雛形感知機被提出。早在 1966 年，就有人提出了在 3～8 年內人工智能將達到和人類智慧相似的程度。然而，早期的人工智能系統(tǒng)具有很大的局限性，比如線性不可分的異或問題就無法通過單個神經元來解決。盲目樂觀也給人工智能的發(fā)展帶來了反作用。政府發(fā)現雖然人工智能說得那么厲害，但是在十幾年內并沒有帶來翻天覆地的變化，所以大幅削減了研究經費。
在 1980 年左右，多層神經網絡和反向傳播算法的提出讓神經網絡和人工智能的研究又火了一段，然而因為當時計算能力和數據量的限制，也沒能使得人工智能得到廣泛的應用。
直到最近因為計算能力的提升，GPU 以及大規(guī)模分布式集群的出現，深層神經網絡，也就是深度學習，突破了很多學術研究的瓶頸，在計算機視覺、語音、自然語言處理等眾多領域都取得了突破性的進展。像無人車、翻譯軟件、智能機器人等各種人工智能應用逐漸進入成熟階段，再加上 AlphaGo 圍棋機器人的推波助瀾，使得人工智能又掀起了一個高潮。
人工智能的興起也帶來了一些擔心，有人覺得自己的工作將會被人工智能所取代，甚至有人擔心人類將會被機器人滅亡。在芒果臺一個非常火的節(jié)目明星大偵探中就有一期以人類和機器人之間的矛盾為主題，表達了技術的發(fā)展對人類帶來的潛在威脅。
人工智能技術雖然得到了突破性的進展，但是要達到完全取代人類的地步還為時過早。不過在某些領域，人工智能的應用已經可以部分取代人類。
最早收到波及的行業(yè)就是那些存在大量重復勞動的制造業(yè)。目前已經有很多生產流水線已經被機器人取代了，在未來的幾年內，我相信會有更多的簡單重復勞動將被機器取代。
與簡單重復勞動相反，目前人工智能已經進軍一些度專業(yè)知識要求非常高的領域。其中基于醫(yī)學圖像的診斷、大型設備、廠房的智能調優(yōu)、金融領域的職能風控、投顧等問題都能夠通過人工智能的算法得到較為滿意的結果。不過在這些問題上，機器在短期內要取代人類還是非常有難度的，需要有新的突破。比如深度學習被詬病得比較多的一個問題就是黑箱問題。深度學習的模型很難被直觀的理解，有研究指出稍微修改一些圖片的像素，盡管修改后的圖片和原圖對人來說幾乎一模一樣，但是可以使得機器得到不一樣的分析結果。不過我相信這些問題隨著人工智能技術的進一步成熟，很有可能在 10-15 年之后開始慢慢取代人類。
提到入門人工智能，特別是深度學習，很多人最大的擔心就是我是不是需要先學好數學然后才能掌握人工智能，特別是深度學習算法”。在網上有人說數學是基礎，不學好數學無法掌握深度學習的精髓。這是對的，但是也不是所有人都需要掌握精髓才能將人工智能運用到具體的問題中。
對于僅僅是想把深度學習用于具體問題的人，我比較推薦在實戰(zhàn)中學習。這些人可以不用對模型背后的數學原理有太深的了解，只要大概知道是怎樣做的，如何將自己遇到的問題轉化為一些經典問題就可以。我的書《TensorFLow：實戰(zhàn) google 深度學習框架》就是在實戰(zhàn)中介紹深度學習的原理和使用方法，可以幫助大家在實戰(zhàn)中了解基本原理和使用方法。學習的過程中大概有三個階段，第一個階段需要大概了解人工智能是什么，能夠解決什么類型的問題，在哪些領域中可以帶來幫助；第二個階段是自我發(fā)現的階段，找到自己想要應用人工智能的領域，并且運用學到的知識來解決具體的問題；第三個階段帶著經驗來學習更加系統(tǒng)化的知識。同時我將于 9 月與 InfoQ 合作一個帶 CapStone 項目的在線課程，在介紹基本原理的同時，我們將給出 3 個具體的項目，參與項目的同學將得到來自才云科技的資深大數據科學家的輔導。
當然，如果我們要更加深入的了解深度學習，并能夠在技術上有突破，那么深入數學公式就是在所難免的了。對于這一類的同學，我推薦大家從 GoodFellow 的《Deep Learning》這本書開始，扎穩(wěn)數學根基。同時關注機器學習領域一些比較重要的會議，比如 ICML、NIPS、AAAI、CVPR、ACL、EMNLP、WWW 等國際頂級會議。鄭老師在 StuQ 有一門《TensorFlow 實戰(zhàn)》，現在報名還有大力優(yōu)惠，感興趣可以點：http://new.stuq.org/course/74
雖然人工智能這個概念已經非常火了，而且也有了類似 AlphaGo、無人車等最新的人工智能研究成果，然而，要將人工智能應用于實際的生產生活中仍然面臨很大的挑戰(zhàn)。
人才方面的挑戰(zhàn)。每個公司都有很多場景需要使用到人工智能，然而人工智能方面的人才有限，而且目前都集中于 BAT 等少數大公司，所以對于很多企業(yè)來說，招人成為了一個非常大的挑戰(zhàn)。
數據方面的挑戰(zhàn)。深度學習需要海量數據，要收集海量有用的數據不容易，也需要時間。比如在做自動診斷時，很多時候一個醫(yī)院一年也就只有幾百個甚至只有幾十個病人，那么這樣樣本數太少導致很難使用深度學習。
平臺方面的挑戰(zhàn)。海量的數據與超大的運算量往往會帶來平臺層的壓力。比如從頭開始在 ImageNet 數據上訓練 Inception-v3 模型，即使在有 GPU 的情況下也需要將近半年的時間才能達到和傳統(tǒng)機器學習方法類似的效果。那么并行化加速成為了必然的需求。雖然目前開源的深度學習工具不甚枚舉，而且支持分布式的也不在少數，但是能支持企業(yè)級用戶的系統(tǒng)還是空缺。Caicloud 提供的 TensorFlow as a Service 平臺就提供了國內首個商用深度學習平臺，幫助企業(yè)更快的掌握 AI 能力。
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