人工智能，如同长生不老和星际旅行一样，是人类最美好的梦想之一。尽管计算机技术已经取得了显著的进步，但至今为止，还没有任何一台电脑能够产生“自我意识”。的确，在人类和大量现有数据的帮助下，电脑可以表现出惊人的能力，但一旦离开了这两者，它甚至连区分猫咪和狗狗都做不到。

在人工智能领域，“学习”是一个重要的话题，主要分为“深度学习”和“机器学习”。这两者有什么不同呢？

因此，接下来我会查阅一些介绍这两种学习方式的学术文章，并希望能够与大家分享这些内容。

机器学习（Machine Learning）是一门研究计算机如何模仿或实现人类学习行为的学科，其目的是使计算机能够获取新知识或技能，并不断优化自身的功能。简而言之，机器学习就是“通过样本进行学习的智能程序”。那么，计算机是否能够像人类一样具备学习能力呢？

事实上，当我们深入研究机器学习时，会发现诸如图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等方面存在许多挑战。以人脸识别技术为例，该技术的流程包括从传感器（如CMOS）获取数据，接着进行预处理、特征提取、特征选择，最后是推理、预测或识别。在机器学习过程中，大部分工作集中在特征提取和选择上，也有大量的论文和研究围绕着这一主题展开。

特征表达对于最终算法的准确性起着至关重要的作用，系统的主要计算和测试工作也集中在这一部分。然而，实际操作中，特征通常需要人工提取。特征是机器学习系统的基础材料，对最终模型的影响是显而易见的。如果数据能够被很好地转化为特征，那么通常线性模型就能达到满意的精度。

换句话说，机器学习的目标是让计算机像人类大脑一样进行学习。目前，学习的过程主要是通过不断教会计算机识别“特征”，并通过不断的算法训练，实现语音识别、人脸识别、图像识别等技术。而我们常用的UNIT，其实就是在不断增加对话样本的同时，配置对话模板，从而使对话式机器人变得越来越强大。这就是所谓的机器学习过程，大家明白了吗？

当然，机器学习远比这里描述的复杂得多，这只是对其进行了初步的了解。毕竟，我没有机器学习、计算机视觉、神经网络等方面的专业知识。有兴趣的朋友可以进一步阅读相关文献。

深度学习（Deep Learning）是机器学习研究中的一个新领域，其目标是建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习旨在通过模拟人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。深度学习是一种无监督学习方法。

深度学习的概念源自人工神经网络的研究。多层感知器（MLP）是一种包含多个隐藏层的深度学习架构。深度学习通过组合低层次特征来形成更高层次的抽象特征，从而发现数据的分布式表示。

深度学习本质上是机器学习的一个分支，可以看作是神经网络的发展。那么，深度学习具体做了什么呢？举个例子：

2012年6月，《纽约时报》报道了Google Brain项目，引起了公众的广泛关注。该项目由著名斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面享有盛誉的世界顶级专家Jeff Dean共同主导，利用16000个CPU核心的并行计算平台训练了一种名为“深度神经网络”（DNN）的机器学习模型（该网络有10亿个节点）。尽管这个网络与人脑的神经网络无法相比，要知道人脑中有超过150亿个神经元，它们之间的连接节点数量更是难以计数。有人估计，如果将人脑中的所有神经元轴突和树突依次连接起来，可以延伸到月球再返回地球。

项目负责人之一Andrew表示：“我们没有像通常那样人为地设定界限，而是直接将海量数据输入算法，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。”另一位负责人Jeff则说：“在训练过程中，我们从未告诉机器‘这是一只猫’。实际上，系统是自己发现并理解了‘猫’的概念。”

重点是加粗的几句话，没错，深度学习的核心在于让机器具备自主学习的能力！

因此，这也解释了为什么拥有大量数据的互联网公司纷纷投入大量资源开发深度学习技术。听起来似乎深度学习很厉害，但其实它并不简单。据我所知，要真正理解深度学习，至少需要了解人脑视觉机制、初级（浅层）特征表示、结构性特征表示、深度神经网络及其常用模型或方法。

所以，深度学习领域还有很多工作需要开展。目前，人们主要借鉴机器学习领域的某些方法应用于深度学习，特别是在降维领域。暂时就说到这里，这些深层次的知识并不是我们能够完全掌握的。不过，我们相信无论是百度还是其他领域的公司都在不断研究这些问题。

作为技术的使用者（比如语音识别、人脸识别等），我们不仅需要思考如何将这些技术更好地结合起来，还需要创造更加可见的人工智能未来。