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🚀前言

深度学习诞生时的环境，是辛顿的坚持获得成功的基础。

🚀一、不是只要算法好就能成功

深度学习之所以能够迅速崛起并成为主导人工智能的关键技术，除了在思想与算法上的重大突破之外，还离不开其所处的算力与数据环境的成熟。可以说，深度学习“生逢其时”，命运终于向坚持数十年的辛顿展现了微笑。

深度学习是机器学习（Machine Learning, ML）的一个重要分支，而机器学习作为人工智能领域中的一门交叉学科，其历史与AI本身一样悠久。机器学习的核心目标，是使计算机能够通过数据自动学习规律并解决实际问题。实现机器学习有多种途径，深度学习——即以深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）为代表的方法——正是其中影响最为深远的一种。

它们之间的关系可简要概括为：
AI是目标，机器学习是实现途径，深度学习是具体方法。

虽然机器学习与人工神经网络并非全新概念，深度学习在严格意义上也可追溯至早期研究，但2006年由辛顿等人重新提出时，确实带来了一系列创造性的新思路与算法，使机器学习焕发全新活力。然而AI发展史表明，仅靠优秀算法并不足以成功。例如，深度学习采用统计学方法高效处理神经网络中的权重，对概率较高的近似数据进行合并，显著降低了数据维度与系统复杂度。正是凭借这项关键突破，辛顿将其提出的网络结构称为“深度置信网络”（Deep Belief Network）。但即便如此，其所涉及的数据量与计算规模依然十分庞大。

人工神经网络模仿人脑结构，通过“学习”获取知识并解决问题。最初的单层网络显然无法满足实用需求。随着认知科学的发展，研究者开始在输入层与输出层之间引入“隐藏层”，形成三层网络结构。隐层可进一步增加至几层、几十甚至数百层——2015年ImageNet冠军、微软的ResNet系统已达到152层，而如今上千层的深度网络也已成为现实。

随着网络层数加深，模型能够逐层提取更抽象的特征，“深度”因而成为这一技术的关键特点，甚至常被用作深度学习的代名词。然而，“深度”也意味着复杂度的急剧上升与计算需求的大幅增加。

与人类学习类似，机器学习同样需依赖“学习材料”——即数据。它可分为“监督学习”（使用标注数据）和“无监督学习”（使用未标注数据）。人工神经网络作为一个典型的数据驱动模型，需通过大量数据训练不断调整参数，使模型达到“收敛”，从而实现良好的推断能力。这一过程被称为“训练”。

通常，一个人工神经网络系统需使用三个数据集：训练集、开发集与测试集。训练集规模越大、质量越高，模型表现就越好。若训练数据不足，模型易发生“过拟合”——即仅适用于训练数据，却缺乏泛化能力。而泛化能力才是衡量智能的关键。

正如人类举一反三依赖于广泛的知识积累，机器学习同样需要大量多样化数据。形象地说，“喂”给模型的数据越多、质量越高，其表现就越出色。当前炙手可可热的“大模型”，正是这一理念的极致体现。

为降低对监督学习的依赖、提升训练效率，辛顿提出了融合无监督与监督学习的训练策略：先通过无监督学习进行逐层预训练，为网络参数找到较优初始状态；再使用标注数据进行监督学习，完成整体优化。他生动地比喻道：“孩子学认牛时，并不需要看上百万张带‘牛’标签的图片——他们自己看，自己问，妈妈答一句‘这是牛’，他们就学会了。”

尽管方法巧妙，深度学习的真正爆发仍依赖于两大外部条件的成熟：强大的计算能力与海量数据资源。

此外，为提高模型在复杂环境中的稳定性——即“鲁棒性”（Robust），常需在训练中人为添加噪声，以提升系统应对干扰的能力。这好比士兵在恶劣环境中训练以增强实战能力，但这也进一步加大了对算力和数据量的要求。

正如日本人工智能学会伦理委员松尾丰所评价的，深度学习是AI领域“五十年来的一次重大飞跃”。而若要支撑这只“雄鹰”高飞，则离不开两只坚强的翅膀：强大算力与高质量大数据。而正是在这两方面，两位华人学者做出了里程碑式的贡献：他带来了GPU（图形处理器）的强大并行计算能力，她构建了ImageNet大型图像数据集——它们共同为深度学习的崛起奠定了不可或缺的基石。