1、AndrewNg和深度學(xué)習(xí)

　　對(duì)于AndrewNg，大家最熟悉的事件可能是他在谷歌期間借助深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器通過對(duì)數(shù)百萬份YouTube視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了“貓”的概念，這成為世界深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣為人知的成功案例之一，也成為對(duì)谷歌人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”的一次有力驗(yàn)證。

　　80年代初期，當(dāng)時(shí)的人工智能研究都在試圖尋找捷徑，希望可以繞過人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來直接模擬出行為，而不是試圖通過模仿大腦運(yùn)作來實(shí)現(xiàn)。但有兩位技術(shù)牛人一直堅(jiān)持研究模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，最終他們的算法得到了全球人工智能界和科技公司的關(guān)注和重視，他們就是深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)軍人物、后來分別被谷歌和Facebook招致麾下的Hinton和LeCun。AndrewNg在大學(xué)時(shí)期曾經(jīng)一度放棄了人工智能的研究，直到后來被JeffHawkins（Palm創(chuàng)始人，《人工智能的未來》作者）的HTM算法（意思是人類智能來源于這個(gè)單一算法）所影響，重新開始了對(duì)人工智能的研究，而他的研究方向一直是深度學(xué)習(xí)。

　　如今，已經(jīng)轉(zhuǎn)投百度的AndrewNg在不久前的百度世界大會(huì)上再次強(qiáng)調(diào)了深度學(xué)習(xí)對(duì)人工智能的重要意義。從目前看來，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能最有效、也是取得成效最大的實(shí)施方法。AndrewNg在演講中提到目前百度大腦的新算法就是屬于深度學(xué)習(xí)，他雖然沒有具體指明該算法的領(lǐng)先程度，但卻強(qiáng)調(diào)了其在處理數(shù)據(jù)方面比傳統(tǒng)人工智能算法存在的優(yōu)越性，并可以使人工智能實(shí)現(xiàn)一種正循環(huán)。

　　2、奇點(diǎn)臨近——人工智能的正循環(huán)

　　人工智能的正循環(huán)是AndrewNg演講中的核心要點(diǎn)，在擁有深度學(xué)習(xí)算法之后，將不再懼怕海量數(shù)據(jù)，反而會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)的增長而取得更好的效果，而這些效果將直接體現(xiàn)在圖像搜索、語音識(shí)別等具體的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中，從而為用戶提供更好服務(wù)并吸引更多用戶，這又會(huì)產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。