从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
我们是产品公司，所以技术对于我们而言就是应用为主。深度学习在产品上肯定是有应用的。至于题主说的快速入门问题，一句话结论就是： 跟随一门专业课程例如斯坦福公开课，学完，做完题，然后练习kaggle比赛，再接触实际项目就会很轻松了。 我博士读的是机器学习，当时根本不敢说自己是做“人工智能”的，人工智能包含太多的学科了，除了计算机科学，还包括认知科学，心理学，哲学等等。但媒体炒作出了AI的概念，所有的东西变成了AI了。 而深度学习，我认为其实上手更容易，也不需要懂很多数学理论性的东西，深度学习严重依赖于经验和调参。尤其是现在利用现成的框架如TensorFlow，PyTorch，MXNet等，一个没有接触过深度学习的同学会很容易上手并成为“专家”（专业的调参师）。但鲜有人真正在理论上做出突破。 所以我们面试的时候，其实不是很关注深度学习的能力，而是更关注面试者的数学、传统机器学习能力以及逻辑能力。 可以跟大家再啰嗦一下人工智能的现状。下面一些资料都源自我以前的演讲以及一些文章。我们都知道，目前人工智能第三波热潮是随着深度学习的发展而来的。 下图是去年Gartner发布的技术曲线（之所以用2018的图，是因为正好深度学习处于巅峰往下降的过程。注意波峰的那个浅蓝点。） 以大数据为基础的深度学习，其实在理论上并未有突破，而是随着软件硬件的进步，达到了以往不可能企及的效果。因此，随着数据红利的消失，深度学习的天花板也逐渐显现。 上面的图就是Gartner每年都会发布的技术趋势曲线，会聚焦在未来5到10年间，可能产生巨大竞争力的新兴技术。在图中我们可以看到，深度学习（Deep Learning）已经走到高原期（Peak of Inflated Expectations），而知识图谱（Knowledge Graph）还是在起步阶段（Innovation Trigger），更不用说脑机接口（Brain-Computer Interface）、通用人工智能（Artificial General Intelligence）这些技术，在图中的标记还是黄色三角，也就是起码10年会后才能到达高原期。 一个说法是，某一技术的代表性人物拿到图灵奖，就证明了这个技术已经不会再有突破性进展。而今年，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio， Yann LeCun， 以及Geoffrey Hinton获得了2019年的图灵奖。所以深度学习的天花板也就到了。 人工智能技术远未达到媒体中所宣传的神通广大，无所不能，从技术发展现状也可一窥端倪。AlphaGo可以战胜最好的人类棋手，但却不可能为你端一杯水。著名机器人学者Hans Moravec早前说过：机器人觉得容易的，对于人类来讲将是非常难的；反之亦然。人可以轻松做到听说读写，但对于复杂计算很吃力；而机器人很难轻松做到用手抓取物体、以及走上坡路，但可以轻而易举地算出空间火箭的运行轨道。人类可以通过日积月累的学习，轻松完成各种动作，但对于机器人来讲完成这些简单的动作难如登天。专家们称此理论为“莫拉维克悖论”(Moravec's Paradox)。机器学习专家、著名的计算机科学和统计学家Michael I. Jordan近日在《哈佛数据科学评论》上发表文章，也认为现在被称为AI 的许多领域，实际上是机器学习，而真正的AI 革命尚未到来。 在目前，即使是最先进的AI智能体，在适应环境变化的能力方面，也无法与动物相提并论。近期，英国帝国理工学院和剑桥大学研究人员共同组织了一场特别的AI竞赛[1]，希望把动物能够完成的“觅食任务”交给AI智能体来完成，让AI和动物世界来一场虚拟比赛。我们也期待着这项比赛的结果。 另外，从商业角度上来看，AI企业拿到A轮之前的融资都还算是容易的。但所有的技术都需要经历市场的考验，到了A轮和B轮，AI企业的落地和盈利能力更被投资人所看重，但目前的事实是，AI技术落地仍然相当困难。即便落地为产品，其成本也极其高昂。所以，2018和2019年，有一大批的初创AI企业死于寒冬。 鲍捷老师曾经给出上面这幅图，体现了人工智能至今所经历的三次大的热潮。这次热潮过后，是衰落还是稳定发展，我们也拭目以待。这三次热潮分别如下： 第一阶段（20 世纪50 年代中期到80 年代初期）：深耕细作，30 年技术发展为人工智能产业化奠定基础。在1956 年之前，人工智能就已经开始孕育。神经元模型、图灵测试的提出以及SNARC 神经网络计算机的发明，为人工智能的诞生奠定了基础。1956 年的达特茅斯会议代表人工智能正式诞生和兴起。此后人工智能快速发展，深度学习模型以及AlphaGo 增强学习的雏形——感知器均在这个阶段得以发明。随后由于早期的系统适用于更宽的问题选择和更难的问题时效果均不理想，因此美国、英国相继缩减经费支持，人工智能进入低谷。 第二阶段（20 世纪80 年代初期至21 世纪初期）：急功近利，人工智能成功商用但跨越式发展失败。80 年代初期，人工智能逐渐成为产业，第一个成功的商用专家系统R1 为DEC 公司每年节约4000 万美元左右的费用。截止到20 世纪80 年代末，几乎一半的“财富500 强”都在开发或使用“专家系统”。受此鼓励，日本、美国等国家投入巨资开发第5 代计算机——人工智能计算机。在90 年代初，IBM、苹果推出的台式机进入普通百姓家庭中，奠定了计算机工业的发展方向。第5 代计算机由于技术路线明显背离计算机工业的发展方向，项目宣告失败，人工智能再一次进入低谷。尽管如此，浅层学习如支持向量机、Boosting 和最大熵方法等在90 年代得到了广泛应用。 第三阶段（21世纪初期至今）：量变产生质变，人工智能有望实现规模化应用。摩尔定律和云计算带来的计算能力的提升，以及互联网和大数据广泛应用带来的海量数据量的积累，使得深度学习算法在各行业得到快速应用，并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速产业化。2006年，Geoffrey Hinton和他的学生在《Science》上提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks,DBN）可使用非监督学习的训练算法，使得深度学习在学术界持续升温。2012年，DNN技术在图像识别领域的应用使得Hinton的学生在ImageNet评测中取得了非常好的成绩。深度学习算法的应用使得语音识别、图像识别技术取得了突破性进展，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新创业大量涌现，人工智能迅速进入发展热潮。 然后，人工智能的发展，有人给出了这样一张路线图： 1. 弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2. 强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3. 超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故。 [1]http://www.animalaiolympics.com/