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深度学习对人工智能的贡献:更重要的是思想和可能性!

深度学习是一种思想,一种学习模式,深度神经网络是一类模型,两者在本质上是不一样的。但目前大家普遍将深度神经网络认为就是深度学习。

深度神经网络应用之前,传统的计算机视觉、语音识别方法是把特征提取和分类器设计分开来做,然后在应用时再合在一起,比如如果输入是一个摩托车图像的话,首先要有一个特征表达或者特征提取的过程,然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习。

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因为手工设计特征需要大量的经验,需要你对这个领域和数据特别了解,然后设计出来特征还需要大量的调试工作,说白了就是需要一点运气。另一个难点在于,你不只需要手工设计特征,还要在此基础上有一个比较合适的分类器算法。特征设计与分类器设计,这两者合并达到最优的效果,几乎是不可能完成的任务。

2012年后,深度神经网络给计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域带来了突破性的进展,在人脸识别、机器翻译等应用的准确率接近甚至超过了人类的水平。

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深度神经网络最重要的是表示学习的能力,你把数据从一端扔进去,模型从另外一端就出来了,中间所有的特征完全可以通过学习自己来解决,而不再需要手工去设计特征了。其表示学习的能力主要体现在以下两点:

【1】深度逐层处理我们如果把神经网络看作很多层,首先它在最底层,好像我们看到的是一些像素这样的东西。当我们一层一层往上的时候,慢慢的可能有边缘,再往上可能有轮廓,甚至对象的部件等等。当然这实际上只是个示意图,在真正的神经网络模型里面不见得会有这么清楚的分层。但是总体上当我们逐渐往上的时候,它确实是不断在对对象进行抽象。这一点也被业界研究者普遍接受。

【2】特征空间变换深度逐层处理不仅仅深度神经网络具备,决策树、boosting类的算法也都具备。但深度神经网络每层之间存在特征空间的变换(通常是非线性的变换),把某个较低级别的特征表示表示成更加抽象的特征;决策树和boosting类算法各层之间都是在原始的特征空间中进行,没有进行特征的内部变换。

上述几点是深度神经网络的思想精髓所在,这一思想精髓,或许会指导后续一大批新的模型出现,比如南京大学周志华教授团队提出的gcForest(深度森林)。

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