近期国内外掀起了一阵讨论人工智能的热潮，其背后主因是以谷歌和脸书为代表的高新技术企业广泛应用机器学习以及深度学习技术开始显现出了良好的效果。特别是在语音识别和图像识别两个领域，这几年的提升非常快。

人工智能的概念早在大约60年前就出现了。在1956年美国达特茅斯大学召开的世界第一次人工智能会议上，由当时就职于麻省理工学院的约翰·麦卡锡教授提议并推动后，人工智能概念就成为了一个热门话题。人工智能就是让机器拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考工作。在人工智能的早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，人工智能的实现指日可待。

 深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。区别于传统的机器学习，深度学习的不同在于：首先，强调了模型结构的深度，通常有5层、6层甚至10多层的隐层节点；其次，明确突出了无监督特征学习的重要性，也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与机器学习所需要的依靠人工建立特征的方法相比，利用大数据来自动提取学习特征，是我们朝着真正的人工智能迈进的又一步。

 GG租号平台小编提示在另一方面，和传统人工神经网络的迭代训练需要过于复杂的计算量不同，深度学习并不同时训练所有层，辛顿教授提出了更为有效的降低训练上的计算量和减少训练偏差的方法。简单的说，就是自底向上每次只训练一层网络，通过非监督学习“逐层初始化”（layer-wise pre-training）网络，当所有层训练完之后，再自顶向下反向调教（back propagation）优化。打个比方，人类的大脑发育初期，大脑每一部分的职责分工并不是明确的，我们对外界事物的理解由浅到深也是出自于本能或是实践，而去了学校学习后则可以通过后期教育来纠正自己错误的认识，进而对事物有更为体系和深入的理解。