毫无疑义，AlphaGo又赢了！
柯洁少年当时就激动的掰出了大拇指，“AlphaGo是太厉害了，我输得没什么脾气！”
看到这句似曾相识的话，不禁让我想起了小学三年级第一次用计算器时的样子，“妈妈妈妈，计算器真是太厉害了，比我手算快多啦！”
在一场毫无悬念的比赛上，全世界都在等待一个必然的结果。让人类跟一台计算机比试计算能力和思考逻辑能力，而且对手是一台拥有超级计算和深度学习能力的智能计算机，这件事本身就是一个炒作，它的最终目的无非就是显摆人工智能的逆天超能力。终于，当Alpha狗狗轻松拿下第一盘后，DeepMind团队再一次如愿以偿的向全世界证明了AI的强大，证明了深度学习的最先进的成果和发光发热的未来！
所以，我们都亲眼目睹，深度学习在某些领域确实已经超越了人类。
但在几年前，事情完全不是这样子滴~
上个世纪五十年代，科学家提出“多层神经网络”训练方法。但这种技术方法局限性非常大，当一个神经网络所承担的数据很多时，往往其训练或者说掌握数据所消耗的时间就会特别长，而且在这种情况下程序无法实现收敛，即使收敛但是其推广能力也会比较差。为了解决多层神经网络的局限性，2006年，科学家研究出深度学习技术。它的出现很好地解决了多层神经网络的缺陷，极大地提高了机器人学习的效率，并改进了其收敛性和推广能力。
虽然深度学习技术的出现使得人工智能发展又迈上了一个新台阶，但在深度学习技术出现的初期，其发展进程一直非常缓慢，直到近几年，通过各国科学家的努力和计算机计算能力的显著增强，深度学习已经在语音识别领域和图像领域取得了重大突破。
从2011年开始，人们对深度学习的关注度呈指数增长。同样，在视觉领域的物体检测上，深度学习的进步速度也着实令人吃惊，2013年一开始的时候，200类物体的平均检测准确率是22%，但是很快谷歌做到了43.9%，紧接着微软是62%，仅仅几年之内，准确率翻了三倍，这就是深度学习的力量。
精妙的算法设计、强大的计算能力、海量的大数据都是深度学习不断向前发展的驱动力，得益于近几年计算机科技领域的飞速发展，人工智能和深度学习技术一定会有更广阔的发展空间，人们一直想象的“强人工智能”也终究会实现。到那时，想必Alpha狗也会以一个“更聪明”的品种受到所有人的宠爱。
未来几年，将是人工智能的时代，同样也会是深度学习的时代。
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杨杰，深度学习工程师，机械工程师，曾参与中小型航空发动机研发、以及某大型算法金融项目，目前主要的工作是推动深度学习中文社区的建设与运营。
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李雨晨