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这几年全球各大科技巨头纷纷进入人工智能领域，催生了一大批技术的发展和落地：AI医疗、智能翻译、图像识别、智能社交机器人、无人驾驶……这些技术的背后都离不开“深度学习”。科技改变我们生活的同时，也给我们带来了某些隐忧：人工智能会不会取代我们甚至统治我们？

我们一起来探索这本由特伦斯·谢诺夫斯基著作的《深度学习：智能时代的核心驱动力量》

神经网络与深度学习

为什么要了解深度学习？首先，“深度学习”现在太热门了，图形识别、语音识别、汽车导航全都能用上，非常值钱。

更重要的是，“深度学习”算法包含精妙的思想，能够代表这个时代的精神。这个思想并不难，但是一旦领会了，你就能窥探一点脑神经科学和现代工程学。

我将重点使用两份参考资料：一个是Arstechnica网站近期发布的一篇文章《计算机图形识别能力如何好到令人震惊》，作者是蒂莫西·李（Timothy Lee）。 一个是一本新书《深度学习：智能时代的核心驱动力量》，作者是特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski），中信出版社刚刚出了中文版。

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》

特伦斯·谢诺夫斯基 著

不知道大家注意到没有，你的手机相册，知道你每一张照片里都有什么东西。不管你用的是 iPhone还是安卓，相册都有一个搜索功能，你输入“beach”，它能列举所有包含海滩的照片；输入“car”，它能列举画面中有汽车的照片，而且它还能识别照片中的每一个人。

每拍摄一张照片，手机都自动识别其中的典型物体。这是一个细思极恐的技术。怎么才能教会计算机识别物体呢？

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没有规则的学习

不到十年之前，人们总认为模式识别方面人脑比计算机厉害，甚至谷歌投入巨大精力研究都做不到从照片里识别出一只猫。然而，从2012年开始，“深度学习”让计算机识别图形的能力突然变得无比强大，甚至已经超过了人类。

首先来看人是怎么识别猫的。观察一下这张图，你怎么判断这张照片里有没有猫呢？

你可能会说，这很简单，所有人都知道猫长什么样——好，那请问猫长什么样？

你也许可以用科学语言描写“三角形”是什么样的——这是一种图形，它有三条直线的边，有三个顶点。可是你能用比较科学的语言描写猫吗？它有耳朵、有尾巴，但这么形容远远不够，最起码你得能把猫和狗区分开来才行。

再看下面这张图片，你怎么判断 ta 是男还是女呢？

图片来自 design.tutsplus.com

你可能会说女性长得更秀气一些——那什么叫“秀气”？是说眉毛比较细吗？是轮廓比较小吗？

这是一个非常奇怪的感觉。你明明知道猫长什么样，你明明一眼就能区分男性和女性，可是说不清是怎么看出来的。

古老的计算机图形识别方法，就是非要规定一些明确的识别规则，让计算机根据规则判断，结果发现非常不可行。

人脑并不是通过什么规则做的判断。那到底是怎么判断的呢？

神经网络

神经网络计算并不是一项新技术，几十年前就有了，但是一开始并不被看好。《深度学习》的作者谢诺夫斯基，上世纪80年代就在研究神经网络计算，那时候他是一个少数派。

1989年，谢诺夫斯基到麻省理工学院计算机实验室访问。气氛不算融洽，那里的人都质疑他的方法。午餐之前，谢诺夫斯基有五分钟的时间，给所有人介绍一下他讲座的主题。谢诺夫斯基临场发挥，以食物上的一只苍蝇为题，说了几句话。

谢诺夫斯基说，你看这只苍蝇的大脑只有10万个神经元，能耗那么低，但是它能看、能飞、能寻找食物，还能繁殖。MIT有台价值一亿美元的超级计算机，消耗极大的能量，有庞大的体积，可是它的功能为什么还不如一只苍蝇？

在场的教授都未能回答好这个问题，倒是一个研究生给出了正确答案。他说这是因为苍蝇的大脑是高度专业化的，进化使得苍蝇的大脑只具备这些特定的功能，而我们的计算机是通用的，你可以对它进行各种编程，它理论上可以干任何事情。

这个关键在于，大脑的识别能力，不是靠临时弄一些规则临时编程。大脑的每一个功能都是专门的神经网络长出来的，那计算机能不能效法大脑呢？

谢诺夫斯基说，大脑已经给计算机科学家提供了四个暗示。

第一个暗示：大脑是一个强大的模式识别器。人脑非常善于在一个混乱的场景之中识别出你想要的那个东西。比如你能从满大街的人中，一眼就认出你熟悉的人。

第二个暗示：大脑的识别功能可以通过训练提高。

第三个暗示：大脑不管是练习还是使用识别能力，都不是按照各种逻辑和规则进行的。我们识别一个人脸，并不是跟一些抽象的规则进行比对。我们不是通过测量这个人两眼之间的距离来识别这个人。我们一眼看过去，就知道他是谁了。

第四个暗示：大脑是由神经元组成的。我们大脑里有数百亿个神经元，大脑计算不是基于明确规则的计算，而是基于神经元的计算。

这就是神经网络计算要做的事情。

什么是“深度学习”

下面这张图代表一个最简单的计算机神经网络。 

图片来自 hackernoon.com

它从左到右分为三层。

第一层代表输入的数据，第二和第三层的每一个圆点代表一个神经元。

第二层叫“隐藏层”。

第三层是“输出层”。

数据输入进来，经过隐藏层各个神经元的一番处理，再把信号传递给输出层，输出层神经元再处理一番，最后作出判断。

从下面这张图，你可以看到它的运行过程。

图片来自 Analytics India Magazine

那什么叫“深度学习”呢？

最简单的理解，就是中间有不止一层隐藏层神经元的神经网络计算。“深度”的字面意思就是层次比较“深”。

接着看下面这张图，你可以看到

左边是简单神经网络，右边是深度学习神经网络。

图片来自 Towards Data Science 网站

计算机最底层的单元是晶体管，而神经网络最底层的单元就是神经元。神经元是什么东西呢？我们看一个最简单的例子。

下面这张图表现了一个根据交通信号灯判断要不要前进的神经元。它由三部分组成：输入、内部参数和输出。 

这个神经元的输入就是红灯、黄灯和绿灯这三个灯哪个亮了。我们用1表示亮，0表示不亮，那么按照顺序，“1，0，0” 这一组输入数字，就代表红灯亮，黄灯和绿灯不亮。 

神经元的内部参数包括“权重（weight）”，它对每个输入值都给一个权重，比如图中给红灯的权重是 -1，黄灯的权重是 0，给绿灯的权重是 1。另外，它还有一个参数叫“偏移（bias）”，图中偏移值是-0.5。

神经元做的计算，就是把输入的三个数字分别乘以各自的权重，相加，然后再加上偏移值。比如现在是红灯，那么输入的三个数值就是1、0、0，权重是 -1、0、1，所以计算结果就是：

1×(-1) + 0×0 + 0×1 - 0.5 = -1.5

输出是做判断，判断标准是如果计算结果大于 0 就输出“前进”命令，小于 0 就输出“停止”命令。现在计算结果小于0，所以神经元就输出“停止”。

这就是神经元的基本原理。真实应用中的神经元会在计算过程中加入非线性函数的处理，并且确保输出值都在 0 和 1 之间。 

本质上，神经元做的事情就是按照自己的权重参数把输入值相加，再加入偏移值，形成一个输出值。如果输出值大于某个阈值，我们就说这个神经元被“激发”了。

神经元的内部参数，包括权重和偏移值，都是可调的。

用数据训练神经网络的过程，就是调整更新各个神经元的内部参数的过程。神经网络的结构在训练中不变，是其中神经元的参数决定了神经网络的功能。

接下来我们要用一个实战例子说明，神经网络是怎样进行图形识别的。我们要用一个简单的神经网络识别手写的阿拉伯数字。

计算机如何识别手写数字？

用神经网络识别手写的阿拉伯数字，是一个非常成熟的项目，网上有现成的数据库和很多教程。有个叫迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）的人只用了74行Python程序代码就做成了这件事。

给你几个手写阿拉伯数字，可能是信封上的邮政编码也可能是支票上的钱数，你怎么教会计算机识别这些数字呢？

简化

想要让计算机处理，首先要把问题“数学化”。写在纸上的字千变万化，我们首先把它简化成一个数学问题。我们用几个正方形把各个数字分开，就像下面这张图一样。

现在问题变成给你一个包含一个手写数字的正方形区域，你能不能识别是什么数字？

再进一步，我们忽略字的颜色，降低正方形的分辨率，就考虑一个28×28=784个像素的图像。我们规定每一个像素值都是0到1之间的一个小数，代表灰度的深浅，0表示纯白色，1表示纯黑。这样一来，手写的数字“1”就变成了下面这个样子 —— 

图片来自packtpub.com, The MNIST dataset。实际分辨率是28×28。

这就完全是一个数学问题了。现在无非就是给你784个0-1之间的数，你能不能对这组数做一番操作，判断它们对应的是哪个阿拉伯数字。输入784个数，输出一个数。

这件事从常理来说并不是一点头绪都没有。比如任何人写数字“7”，左下角的区域应该是空白的，这就意味着784个像素点中对应正方形左下角区域那些点的数值应该是0。再比如说，写“0”的时候的中间是空的，那么对应正方形中间的那些像素点的数值应该是0。

然而，这种人为找规律的思路非常不可行。首先你很难想到所有的规则，更重要的是很多规则都是模糊的——比如，7的左下角空白，那这个空白区域应该有多大呢？不同人的写法肯定不一样。

设定

我们要用的方法叫做“误差反向传播网络”，它最早起源于1986年发表在《自然》杂志上的一篇论文，这篇论文的被引用次数已经超过了4万次，是深度学习的里程碑。

根据尼尔森的教程，我们建一个三层的神经网络，就是下面这张图 ——

第一层是输入数据，图中只画了8个点，但其实上有784个数据点。

第二层是隐藏层，由15个神经元组成。

第三层是输出层，有10个神经元，对应0-9这10个数字。

每个神经元都由输入、权重和偏移值参数、输出三个部分组成。

隐藏层15个神经元中的每一个都要接收全部784个像素的数据输入，总共有784×15=11760个权重和15个偏移值。

第三层10个神经元的每一个都要跟第二层的所有15个神经元连接，总共有150个权重和10个偏移值。这样下来，整个神经网络一共有11935个可调参数。

理想状态下，784个输入值在经过隐藏层和输出层这两层神经元的处理后，输出层的哪个神经元的输出结果最接近于1，神经网络就判断这是哪一个手写数字。

训练

网上有个公开的现成数据库叫“MNIST”，其中包括6万个手写的数字图像，都标记了它们代表的是哪些数字。

我们要做的是用这些图像训练神经网络，去调整好那11935个参数。我们可以用其中3万个图像训练，用剩下3万个图像检验训练效果。

这个训练调整参数的方法，就是“误差反向传播”。比如我们输入一个数字“7”的图像。

神经网络实际收到的是784个像素值。

经过两层神经元的传播计算，理想情况下，输出层的7号神经元的输出值应该最接近于1，其他的都很接近于0。一开始结果并不是这么准确，我们要用一套特定的规则去调整各个神经元的参数。

参数调整有个方向，叫做“误差梯度”。比如对输出层的7号神经元来说，调整方向就是要让它的输出值变大；对其他9个神经元，调整方向则是让输出值变小。这个调整策略是看哪个输入信息对结果的影响大，对它的权重的调整就要大一点。

几万个训练图像可能会被反复使用多次，神经网络参数不断修改，最终将会达到稳定。慢慢地，新图像喂进来，这11935个参数的变化越来越小，最终几乎不动了。

那就是说，这个识别手写数字的神经网络，已经练成了。事实证明这个简单网络的识别准确率能达到95%！ 

在理论上，这个方法可以用来学习识别一切图像。你只要把一张张的图片喂给神经网络，告诉它图上有什么，它终将自己发现各个东西的像素规律……但是在实践上，这个方法非常不可行。

卷积网络如何实现图像识别

计算机不怕“笨办法”，但是哪怕你能让它稍微变聪明一点，你的收获都是巨大的。

“笨办法”和人的办法

下面这张图中有一只猫、一只狗、绿色的草地和蓝天白云。它的分辨率是350×263，总共92050个像素点。考虑到这是一张彩色照片，每个像素点必须用三个数来代表颜色，这张图要用27万个数来描写。

要想用误差反向传播神经网络识别这样的图，它第二层每一个神经元都要有27万个权重参数。要想识别包括猫、狗、草地、蓝天白云这种水平的常见物体，它的输出层必须有上千个神经元才行。这样训练一次的计算量将是巨大的 —— 但这还不是最大的难点。

最大的难点是神经网络中的参数越多，它需要的训练素材就越多。并不是任何照片都能用作训练素材，你必须事先靠人工标记照片上都有什么东西作为标准答案，才能给神经网络提供有效反馈。这么多训练素材上哪找呢？

我听罗胖跨年演讲学到一个词叫“回到母体”，意思大约是从新技术后退一步，返回基本常识，也许能发现新的创新点。现在我们回到人脑，想想为什么简单神经网络是个笨办法。

人脑并不是每次都把一张图中所有的像素都放在一起考虑。我们有一个“看什么”，和一个“往哪看”的思路。

让你找猫，你会先大概想象一下猫是什么样子，然后从一张大图上一块一块地找，你没必要同时考虑图片的左上角和右下角。这是“往哪看”。

还有，当你想象猫的时候，虽然不能完全说清，但你毕竟还是按照一定的规律去找。比如猫身上有毛，它有两个眼睛和一条尾巴等等。你看的不是单个的像素点，你看的是一片一片的像素群的模式变化。这是“看什么”。

我理解“卷积网络”，就是这两个思路的产物。

竞赛

斯坦福大学的华裔计算机科学家李飞飞，组织了一个叫做ImageNet的机器学习图形识别比赛，从2010年开始每年举行一次。这个比赛每年都给参赛者提供一百万张图片作为训练素材！其中每一张图都由人工标记了图中的每个物体。

  

图片素材中共有大约一千个物体分类。这就意味着，对每一种物体，人工智能都有大约一千次训练机会。

比赛规则是参赛者用这一百万张图片训练自己的程序，然后让程序识别一些新的图片。每张新图片有一个事先设定的标准答案，而参赛者的程序可以猜五个答案，只要其中有一个判断跟标准答案相符合，就算识别结果准确。

上图是历届比赛冠军的成绩。2010和2011年，最好成绩的判断错误率都在26%以上，但是2012年，错误率下降到了16%，从此之后更是直线下降。2017年的错误率是2.3%，这个水平已经超过人类。

那2012年到底发生了什么呢？

发生了“卷积网络”。

卷积网络

2012年的冠军是多伦多大学的一个研究组，他们使用的方法就是卷积网络。正是因为这个方法太成功了，“深度学习”才流行起来，现在搞图形识别几乎全都是用这个方法。

获奖团队描述卷积网络的论文的第一作者叫艾利克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky），当时他只是一个研究生，这篇论文现在被人称为“AlexNet” 。

简单来说，AlexNet的方法是在最基本的像素到最终识别的物体之间加入了几个逻辑层，也就是“卷积层”。“卷积”是一种数学操作，可以理解成“过滤”，或者叫“滤波”，意思是从细致的信号中识别尺度更大一点的结构。

每一个卷积层识别一种特定规模的图形模式，然后后面一层只要在前面一层的基础上进行识别，这就解决了“看什么”和“往哪看”的问题。

比如说我们要搞人脸识别，卷积网络方法把问题分解为三个卷积层。

图片来自cdn.edureka.co

第一层，是先从像素点中识别一些小尺度的线条结构。第二层，是根据第一层识别出来的小尺度结构识别像眼睛、耳朵、嘴之类的局部器官。第三层，才是根据这些局部器官识别人脸。其中每一层的神经网络从前面一层获得输入，经过深度学习之后再输出到后面一层。

AlexNet的论文提到，他的识别系统足足分了五个卷积层，每一层都由很多个“特征探测器”组成。第一层有96个特征探测器，各自负责探测整个图形中哪些地方有下面这96种特征中的一种。

比如说，第一层的第一个特征探测器，专门负责判断图中哪里有像下面这样，从左下到右上的线条结构。

这个特征探测器本身也是一个神经网络，有自己的神经元——而这里的妙处在于，它的每一个神经元只负责原始图像中一个11×11小区块。考虑到三种颜色，输入值只有 11×11×3= 363个。而且因为这个探测器只负责探测一种结构，每个神经元的参数都是一样的！这就大大降低了运算量。

第一层的其他探测器则负责判断像垂直条纹、斑点、颜色从亮到暗等各种小结构，一共是96种。

也就是说，卷积网络的第一层先把整个图像分解成11×11的区块，看看每个区块里都是什么结构。为了避免结构被区块拆散，相邻的区块之间还要有相当大的重叠。经过第一层的过滤，我们看到的就不再是一个个的像素点，而是一张小结构的逻辑图。

然后第二卷积层再从这些小结构上识别出更大、更复杂也更多的结构来。以此类推，一直到第五层。下面这张图表现了从第一层到第三层识别的模块（灰色）和对应的实例（彩色）。

我们看到，第二个卷积层已经能识别圆形之类的结构，第三层已经能识别车轮和小的人脸。五个卷积层之外，AlexNet还设置了三个全局层，用于识别更大的物体。整个分层的结构是下面这样。

图片来自 Machine Learning Blog

这样分层方式有很多好处：第一，卷积层中的神经元只要处理一个小区域的数据，而且参数可以重复使用，大大减少了运算量。第二，因为可以一个区域一个区域地搜索，就可以发现小尺度的物体。

意识到图形识别有多难，你就能体会到AlexNet的识别水平有多神奇。下面这张图中有个红色的螨虫，它出现在图像的边缘，但是被正确识别出来了。

AlexNet还猜测它可能是蜘蛛、蟑螂、虱子或者海星，但是认为它是螨虫的可能性最高。这个判断水平已经超过了我，我都不知道那是个螨虫。

再比如下面这张图，标准答案是“蘑菇”，但AlexNet给的第一判断是更精确的“伞菌”，“蘑菇”是它的第二选项！

而现在基于类似的卷积网络方法的深度学习程序，水平已经远远超过了AlexNet。

深度学习(不)能干什么

AlexNet那篇论文的几个作者成立了一家创业公司，这家公司在2013年被Google收购了。半年之后，Google相册就有了基于图片识别的搜索能力。

紧接着，Google就可以从自家拍摄的街景图像中识别每家每户的门牌号码了。Google还夺得了2014年的ImageNet竞赛冠军。

所以千万别低估工程师迭代新技术的能力。他们举一反三，一旦发现这个技术好，马上就能给用到极致。2012年之前深度学习还是机器学习中的“非主流”，现在是绝对主流。

深度学习能做一些令人赞叹的事情。比如说对于一个不太容易判断的物体，如果网络知道图中有草地，那么它就会自动判断这应该是一个经常放在户外的东西，而不太可能是一件家具。

这完全是基于经验的判断，你不需要告诉它家具一般不放户外。看的图多了，它仿佛获得了一些智慧！一个生活经验少的人可做不到这一点。

但是蒂莫西·李也提醒了我们深度学习不能做什么。

比如说把一个物体放大一点、或者旋转一个角度、或者调整一下光线，卷积网络就不知道那是同一个东西，它必须重新判断。深度学习完全是基于经验的判断，它没有任何逻辑推理能力。

在我看来，这种学习方法，就如同在数学考试前夜背诵习题集。你能猜对答案是因为你背诵过类似的题，但是你并不真的理解数学。

这样的算法会有创造力吗？深度学习能发现图像中从来没有被人命名过的“怪异”物体吗？我们见识了光凭经验的操作能强大到什么程度，但是我们也能看出来，它距离真正的智能还非常遥远。

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※本文改编自得到专栏《万维钢·精英日课3》，已获授权，转载请联系原作者。万维钢，网名“同人于野”，前物理学家，现科学作家。

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