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第五章深度突破
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2014年1月，英国的科技行业发生了一件前所未有的事情：谷歌在这儿收购了一家小公司。
虽然以硅谷的标准来看，这次收购很不起眼，但是在相对平稳的英国计算机行业来说，这是非同寻常的。
这家被收购的公司名叫“深度思维”
（DeepMind），是一家新成立的公司，当时的员工不足25人，收购报价高达4亿英镑[62]。
在外界看来，深度思维公司被收购时似乎没有任何产品、技术或者商业计划，它几乎不为人所知。
甚至在它的专业领域——人工智能，亦如此。
谷歌斥巨资收购这家小小的人工智能公司上了新闻头条，全世界都想知道这家神秘的公司有些什么人，以及为什么谷歌认为一家名不见经传的小公司有着如此高的价值。
人工智能突然成了新闻热点——以及商业热点。
全球对人工智能的兴趣激增，媒体也注意到了这股热潮，关于人工智能的报道频频见诸报端。
各国政府也注意到了，并开始询问应该如何应对。
一系列国家人工智能发展倡议很快接踵而至。
科技公司都争先恐后投入这个领域，生怕被历史车轮甩落。
随之而来的还有投资浪潮，虽然深度思维是人工智能领域最引人注目的收购，但也不乏其他案例。
2015年，优步公司从卡内基-梅隆大学机器学习实验室揽获了至少40名研究人员。
在不到10年的时间里，人工智能突然从一潭计算机科学的死水变成最炙手可热、被炒作得最厉害的领域之一。
人们对人工智能的态度发生突如其来的巨大变化，是由一项核心人工智能技术——机器学习的快速发展所推动的。
机器学习是人工智能的一个分支领域，但在过去60年的绝大部分时间里，它一直在一条独立的道路上发展，正如我们即将在本章看到的，人工智能和这个突然爆发出魅力的分支学科之间，有时候关系会变得挺微妙。
在本章中，我们将了解21世纪机器学习革命是如何发生的，我们会从简要回顾机器学习开始，重点看一下机器学习的一种特殊方法——神经网络是如何在该领域占据主导地位的。
就像人工智能本身的故事一样，神经网络的故事也充满了跌宕起伏：它曾经度过了两次寒冬，就在世纪之交的时候，许多人工智能研究人员还把神经网络视为一个毫无希望的研究领域。
但是，神经网络最终迎来了胜利，而推动其复兴发展的新思想是一种被称为深度学习的技术。
深度学习正是深度思维公司的核心技术，我将告诉你深度思维的故事，以及深度思维构建的系统是如何引来全球赞誉的。
但是，虽然深度学习是一门强大又重要的技术，但它并不是人工智能的终点。
因此，正如对其他人工智能技术所做的那样，我们也将讨论它的局限性。
机器学习概述
机器学习的目标是让程序能够从给定的输入中计算出期望的输出，而不需要给出一个明确的方法。
举个例子，机器学习的一个经典应用是文本识别，即获取手写文本并将其转录成文字。
在此，给定的输入是手写文本的图片；期望的输出是手写文本表示的字符串。
任何一位邮政工作者都可以告诉你，文本识别挺难。
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