全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí),自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo,背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計算機,不再被動按照指令運轉(zhuǎn),而是像自然進(jìn)化的生命那樣,開始自主地從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。
本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者,親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者,利用大數(shù)據(jù)和不斷增強的計算能力,終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破,實現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。
作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識作品,本書以恢弘的筆觸,通過3個部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用,首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升,并前瞻性地預(yù)測了智能時代的商業(yè)圖景。
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【不是所有寫深度學(xué)習(xí)的書你都能讀得懂。】以堪比文學(xué)書的流暢,引領(lǐng)你了解人工智能井噴式發(fā)展的真相。
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【深度學(xué)習(xí)會擴大你的認(rèn)知,人工智能不是生存威脅!窟@本書所講的內(nèi)容,與每個人的生活息息相關(guān)。AlphaGo、自動駕駛、語音識別、智能翻譯、AI醫(yī)療、圖像識別……你所看到的各種形式的人工智能,背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮作用。這本書將告訴你,深度學(xué)習(xí)有哪些神奇之處,并對你產(chǎn)生哪些影響。
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【人工智能大牛作者重磅作品】世界十大AI科學(xué)家之一、美國四院院士(全美在世僅3位)、全球人工智能專業(yè)會議NIPS基金會主席特倫斯·謝諾夫斯基(Terrence/Terry Sejnowski)力作。
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【AI女神、AI教父聯(lián)袂推薦】谷歌前云AI負(fù)責(zé)人、斯坦福大學(xué)HAI研究院聯(lián)合創(chuàng)始人
李飛飛、AI教父杰弗里·辛頓誠摯推薦
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【風(fēng)靡全球,多語種同步上市】風(fēng)靡全球的智能時代前沿讀本,全景展示深度學(xué)習(xí)的發(fā)展與應(yīng)用。被翻譯成多國語言,300萬 用戶一致好評。
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【想了解深度學(xué)習(xí),讀這本就夠了!亢芏嘈畔⒍荚趥鬟fAI會給我們帶來革命性的巨變,卻只點出了表象,而這本書將從AI的源頭深度學(xué)習(xí)開始,講述這個智能時代核心驅(qū)動力量如何一步步影響科技、商業(yè)乃至整個世界的進(jìn)步。
面對科技拐點,我們的判斷與選擇
李笛
微軟小冰之父、微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長
在近年來陸續(xù)出版的、解讀人工智能技術(shù)與趨勢的許多書籍中,這是一本不可多得的好書。它的閱讀過程令人愉悅,涉及的知識深度又比較恰當(dāng)。因此,即使是不具備相關(guān)領(lǐng)域知識背景的讀者,也能夠輕松地讀完它。人們完全可以利用碎片時間來研讀這本30多萬字的大作,從而集中了解到與人工智能相關(guān)的技術(shù)分支、組織人物與重要事件。在人工智能熱度很高的當(dāng)下,這本書的價值在于,幫助讀者建立一種相對貼近事實的科學(xué)觀。
讀者可以把這本書當(dāng)作一本有關(guān)人工智能的簡明歷史來看待。人工智能是科技王冠上的鉆石,而深度學(xué)習(xí)代表了其中一個承上啟下的重要階段。深度學(xué)習(xí)脫胎于科學(xué)家們六十多年前開始的人工智能研究,其自身的概念形成,到落地開花,則只有十多年的光景。與過去相比,深度學(xué)習(xí)極大地推進(jìn)了人工智能各個分支課題的發(fā)展速度;與未來相比,我們今天所取得的一切成果,都是非常粗糙的,注定會被更好的成果取代。因此,了解深度學(xué)習(xí),就如同站在一個關(guān)鍵的節(jié)點上向時間河流的上下游看,一覽無遺。
我相信,不同的人會從這本書中得到不同的收獲。總體而言,這本書有助于在我們心目中更加清晰準(zhǔn)確地繪制人工智能的未來圖景。從某種意義上說,所有的過去亦都昭示了未來,但我更建議讀者以最輕松的心態(tài)來閱讀它。因為這樣,能夠讓讀者以更加客觀公正的視角去檢閱人類與機器的能力短板與優(yōu)長你可以從本書中了解到那些令人驚訝,甚至于有些擔(dān)憂的科技進(jìn)展,大致了解它們背后的原理。這展現(xiàn)了人工智能相對于人類而言的單方面優(yōu)勢。另一方面,你也能看到許多真實事例,反映了人工智能相對于人類而言的笨拙?茖W(xué)與科學(xué)幻想涇渭分明。在現(xiàn)實中,這種笨拙的情況往往更加普遍。這些事例有時令人忍俊不禁,它恰恰體現(xiàn)了我們?nèi)祟惖拇竽X是多么精妙的設(shè)計。
事實上,在我看來,當(dāng)下最令人彷徨不定的,并不是人工智能有多么強大或有多么笨拙,而是我們已處在一個科技的拐點,需要由我們每個人對未來的走向做出抉擇。這是一個非常具有現(xiàn)實意義的話題。雖然深度學(xué)習(xí)是這個拐點的主要推動力之一,但它并不需要為我們的困擾承擔(dān)責(zé)任:
? 選擇權(quán)的困擾:一輛無人汽車行駛在道路上,假設(shè)突然面臨必然要發(fā)生的車禍,它應(yīng)當(dāng)向左撞向一個無辜的老人,還是向右撞向一個無辜的壯年?
? 決策權(quán)的困擾:一個系統(tǒng)可以基于人類個體不具備的廣泛即時的大數(shù)據(jù),用任何人無法企及的速度,迅速做出某個決策。這樣的洞察和決策力,應(yīng)該掌握在誰的手中?
? 工作權(quán)的困擾:一項基于人工智能的技術(shù)可以比人類以更好的質(zhì)量和速度去完成某項生產(chǎn)。這項技術(shù)應(yīng)該歸屬于工廠主來代替工人,還是應(yīng)該歸屬于工人來幫助工廠主更好地完成工作?前者會帶來失業(yè),而后者有望帶來更高的工作效率。
? 社會層面的困擾:一個面向情感的人工智能機器人幫助一個人解決孤單,卻使他主動減少了與他人的社交溝通。這種陪伴究竟是在幫他解決問題,還是制造了更多的問題?
? 技術(shù)濫用的困擾:一項技術(shù)可以幫助任何人打造與他們高度相似的語音,制造出來的聲音,令他的家人也難辨真假。這樣的技術(shù)會不會被別有用心的人用于犯罪,例如詐騙電話?
不知不覺間,這些看似遙遠(yuǎn)的事,突然間已變成我們必須要面對的現(xiàn)實情況,而我們也已經(jīng)在上述一些場景中做出了初步的抉擇。其中一個關(guān)鍵因素是,人們常常對人工智能的智商印象深刻,但往往忽略了:人工智能系統(tǒng)化的優(yōu)勢之一在于大規(guī)模的并發(fā)。因此,任何一種以上技術(shù)應(yīng)用的場景,只要乘以巨大的人口,都會帶來很大的影響。相對而言,在圍棋游戲中贏過人類,其實是最不需要擔(dān)憂的了。
在微軟,我們最近成立了與人工智能及倫理相關(guān)的組織,力圖在當(dāng)前的框架內(nèi)去發(fā)現(xiàn)盡量多的問題,盡可能在早期就避免問題的發(fā)生。微軟在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)和產(chǎn)品線很廣泛,因此我們做過的抉擇也相對較多。這些抉擇往往決定了我們在有能力的情況下,主動放棄去做什么。
這意味著克制與敬畏之心。例如:微軟小冰在兩年前推出擬人的全雙工語音電話技術(shù)(Full Duplex)時,我們就制定了該產(chǎn)品的倫理規(guī)則,不允許在用戶不知情的情況下,讓小冰偽裝成真人去撥打電話。我們也不使用微軟小冰的技術(shù)去從事呼叫中心的外呼業(yè)務(wù),因為它存在被濫用為垃圾廣告電話的風(fēng)險盡管這些往往意味著巨大的商業(yè)價值。今天,在中國、美國、日本、印度和印度尼西亞,微軟小冰擁有近7億人類用戶,如果她在對話的時候努力誘導(dǎo)人們?nèi)ベ徺I某種商品,顯然會帶來可觀的收入預(yù)期。但誰會愿意和一個一心想著如何誘導(dǎo)你買東西的人成為知己呢?
這種克制,不僅僅是一兩家企業(yè)的責(zé)任。它依賴于整個社會對人工智能,特別是深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的了解。對技術(shù)的了解越普遍,也就越能幫助企業(yè)更好地運用手中的技術(shù),進(jìn)而幫助我們每一個人獲得更好的生活,享受人工智能為我們帶來的價值。
在我看來,這就是這本書所具有的現(xiàn)實意義。它并非教科書,而是一本面向未來的歷史書。它揭示了人工智能有望給世界、給人類帶來的巨大改變,遠(yuǎn)超我們現(xiàn)在所能想象到的全雙工語音、人臉識別、情感計算甚至是自動駕駛。換句話說,基于我們現(xiàn)在的技術(shù)和產(chǎn)品水平,相信許多人已能在腦海中比較清晰地勾勒出,自己在馬路上與一輛并沒有司機駕駛的汽車相遇的場景。但與人工智能即將展現(xiàn)的偉大圖景相比,這些都不值一提。
特倫斯·謝諾夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski
世界十大AI科學(xué)家之一,美國四大國家學(xué)院(國家科學(xué)院、國家醫(yī)學(xué)院、國家工程院、國家藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院)在世僅3位的四院院士之一,全球AI專業(yè)會議NIPS基金會主席。
作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先驅(qū),早在1986年,特倫斯就與杰弗里·辛頓共同發(fā)明了玻爾茲曼機,把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應(yīng)用的熱潮,將深度學(xué)習(xí)從邊緣課題變成了互聯(lián)網(wǎng)科技公司仰賴的核心技術(shù),實現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。
特倫斯現(xiàn)任美國索爾克生物研究所(美國生命科學(xué)領(lǐng)域成果最多的研究機構(gòu)) 計算神經(jīng)生物學(xué)實驗室主任,是美國政府注資50億美元腦計劃項目(BRAIN,the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)領(lǐng)軍人物。
特倫斯同時是全球最大在線學(xué)習(xí)平臺Coursera最受歡迎課程《學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)》(Learning how to learn)主理人,通過系統(tǒng)講解大腦認(rèn)知的底層知識,讓學(xué)習(xí)者可以改變思維模式,提高學(xué)習(xí)的能力和效率。目前該課程學(xué)習(xí)人數(shù)已經(jīng)超過了300萬。
推
薦 序 面對科技拐點,我們的判斷與選擇
中文版序 人工智能會放大認(rèn)知能力
前 言 深度學(xué)習(xí)與智能的本質(zhì)
第一部分
智能的新構(gòu)想
01 機器學(xué)習(xí)的崛起
汽車新生態(tài):無人駕駛將全面走入人們生活
自然語言翻譯:從語言到句子的飛躍
語音識別:實時跨文化交流不再遙遠(yuǎn)
AI醫(yī)療:醫(yī)學(xué)診斷將更加準(zhǔn)確
金融科技:利用數(shù)據(jù)和算法獲取最佳回報
深度法律:效率的提高與費用的降低
德州撲克:當(dāng)機器智能學(xué)會了虛張聲勢
AlphaGo奇跡:神經(jīng)科學(xué)與人工智能的協(xié)同
弗林效應(yīng):深度學(xué)習(xí)讓人類更加智能
新教育體系:每個人都需要終身學(xué)習(xí)
正面影響:新興技術(shù)不是生存威脅
回到未來:當(dāng)人類智能遇到人工智能
02 人工智能的重生
看似簡單的視覺識別
計算機視覺的進(jìn)步
早期人工智能發(fā)展緩慢
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工智能
03 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黎明
深度學(xué)習(xí)的起點
從樣本中學(xué)習(xí)
利用感知器區(qū)分性別
被低估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
04 大腦式的計算
網(wǎng)絡(luò)模型能夠模仿智能行為
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先驅(qū)者
喬治·布爾與機器學(xué)習(xí)
利用神經(jīng)科學(xué)理解大腦
大腦如何處理問題
計算神經(jīng)科學(xué)的興起
05 洞察視覺系統(tǒng)
人眼是如何看到東西的
大腦皮層中的視覺
突觸的可塑性
通過陰影腦補立體全貌
視覺區(qū)域的層級結(jié)構(gòu)
認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的誕生
第二部分
深度學(xué)習(xí)的演進(jìn)
06 語音識別的突破
在嘈雜中找到你的聲音
將獨立分量分析應(yīng)用于大腦
什么在操控我們的言行
07 霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)和玻爾茲曼機
約翰·霍普菲爾德的偉大之處
內(nèi)容可尋址存儲器
局部最小值與全局最小值
玻爾茲曼機
赫布理論
學(xué)習(xí)識別鏡像對稱
學(xué)習(xí)識別手寫數(shù)字
無監(jiān)督學(xué)習(xí)和皮層發(fā)育
08 反向傳播算法
算法的優(yōu)化
語音合成的突破
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重生
理解真正的深度學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性
09 卷積學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)的穩(wěn)步發(fā)展
卷積網(wǎng)絡(luò)的漸進(jìn)式改進(jìn)
當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇到視覺層級結(jié)構(gòu)
有工作記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
生成式對抗網(wǎng)絡(luò)
應(yīng)對現(xiàn)實社會的復(fù)雜性
10 獎勵學(xué)習(xí)
機器如何學(xué)會下棋
大腦的獎勵機制
用感知-行動框架提高績效
學(xué)習(xí)如何翱翔
學(xué)習(xí)如何歌唱
人工智能的可塑性
更多需要被解決的問題
11 火爆的NIPS
為什么NIPS如此受歡迎
誰擁有最多數(shù)據(jù),誰就是贏家
為未來做準(zhǔn)備
第三部分
人類,智能與未來
12 智能時代
21世紀(jì)的生活
未來的身份認(rèn)證
社交機器人的崛起
機器已經(jīng)會識別人類面部表情
新技術(shù)改變教育方式
成為更好的學(xué)習(xí)者
訓(xùn)練你的大腦
智能商業(yè)
13 算法驅(qū)動
用算法把復(fù)雜問題簡單化
理解、分析復(fù)雜系統(tǒng)
大腦的邏輯深度
嘗試所有可能的策略
14 芯片崛起
神經(jīng)形態(tài)芯片
視網(wǎng)膜芯片
神經(jīng)形態(tài)工程
摩爾定律的終結(jié)
15 信息科學(xué)
用字節(jié)丈量世界
用數(shù)學(xué)思維解決通信難題
預(yù)測是如何產(chǎn)生的
深度理解大腦
大腦的操作系統(tǒng)
生物學(xué)與計算科學(xué)
人工智能能擁有媲美人類大腦的操作系統(tǒng)
16 生命與意識
視覺意識
視覺感知的過程
視覺感知的時機
視覺感知的部位
視覺搜索的機理
創(chuàng)造意識比理解意識更容易
17 進(jìn)化的力量
大自然比我們聰明
認(rèn)知科學(xué)的興起
不能把語言問題只留給語言學(xué)家
難預(yù)測的行為規(guī)律
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寒冬
從深度學(xué)習(xí)到通用人工智能
18 深度智能
遺傳密碼
每個物種都有智能
進(jìn)化的起源
人類終將解決智能難題