编者按：本文来自“流浪汉”投稿（@ZhangLumin），一个在硅谷工作的码农，有机器学习背景，平常对产品方面很有兴趣。最近一段时间里，Facebook、Google、Yahoo!、百度等各大公司都在尝试将深度学习（deep learning）算法运用到产品开发中，以期使产品更智能化，提升用户体验。在深度学习持续走红的当下，"流浪汉"对这一概念做了梳理，并分享了他对深度学习的实用性及未来发展的看法。
本周一，加利福尼亚州的 Lake Tahoe。Facebook CEO Mark Zuckerburg 造访了神经信息处理系统（Neutral Information Processing Systems, 下文简称 NIPS）举办的“深度学习研讨会”（Deep Learning Workshop）。Zuckerburg 在研讨会上宣布，纽约大学数据科学中心的 Yann LeCun 教授将兼任Facebook人工智能实验室（Artificial Intelligence Lab, AI Lab）的主管。 Facebook AI Lab 于今年下半年正式建成，其网络覆盖纽约、伦敦以及 Facebook 加州门罗帕克总部三地。AI Lab 旨在投入研发精力，探索人工智能的分支之一：深度学习（deep learning）。借此，Facebook 希望在未来能给用户提供更智能化的产品使用体验。
此消息一出，立刻成为机器学习顶级会议 NIPS 本年度会议上一道引人注目的风景，同时也为近两年大热的深度学习再添火一把。据悉，Google 于近日雇佣了未来学和人工智能专家Ray Kurzweil担任其人工智能计划的工程总监，微软最杰出的工程师之一、Bing Mobile 和 Bing Maps 开发的关键人物Blaise Agüera y Arcas 也已加盟 Google的机器人学习团队。IBM 也在深耕深度学习，旗下的超级计算机Watson凭借“高智商”已经在华尔街花旗集团找到了一份工作，负责证券投资组合管理。今年 10 月，雅虎收购了图片分析初创公司LookFlow，计划提升 Flickr 的搜索及内容发现体验。 那么，到底什么是深度学习？靠谱吗？对广大创业者来说，其中究竟存在怎样的机会？在下文，我会尝试梳理一下关于深度学习的概念，并分享一点个人的思考。 正如 Zuckerburg 所澄清的那样，Facebook（及本文所讨论）的人工智能是计算机科学中狭义的人工智能，并没有人工建造人脑那样的野心。这种人工智能，是基于数学（统计）进行问题求解的机器学习算法（machine learning algorism），即我们常常提到的大数据时代的算法核心。机器学习无处不在：互联网广告投放、网络传播、趋势预测、机器人研发、计算机视觉、搜索、自然语言理解，以及生物信息识别等都离不开机器学习。这也是诸多大公司在这个领域频频投资的主要原因。 |
