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人工智能和新科技革命

2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。

其实，AI除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外，它可以做蛮多有趣的事情。例如，让AI学习大量古诗之后写古诗，并且可以写出质量非常不错的古诗。

当前，人工智能已经在图像、语音等多个领域的技术上，取得了全面的突破。与此同时，另外一个问题随之而来，如果这一轮的AI浪潮真的将会掀起新的科技革命，那么在可预见的未来，我们整个互联网都将发生翻天覆地的变化，深刻影响我们的生活。那么作为工程师的我，又应该以何种态度和方式应对这场时代洪流的冲击呢？

在回答这个问题之前，我们先一起看看上一轮由计算机信息技术引领的科技革命中，过去30多年中国程序员的角色变化：

通过上图可以简总结：编程技术在不断地发展并且走向普及，从最开始掌握在科学家和专家学者手中的技能，逐渐发展为一门大众技能。换而言之，我们公司内很多资深的工程师，如果带着今天对编程和计算机的理解和理念回到1980年，那么他无疑就是那个时代的计算机专家。

如果这一轮AI浪潮真的会带来新的一轮科技革命，那么我们相信，它也会遵循类似的发展轨迹，逐步发展和走向普及。如果基于这个理解，或许，我们可以通过积极学习，争取成为第一代AI工程师。

深度学习技术

这一轮AI的技术突破，主要源于深度学习技术，而关于AI和深度学习的发展历史我们这里不重复讲述，可自行查阅。我用了一个多月的业务时间，去了解和学习了深度学习技术，在这里，我尝试以一名工程师的视角，以尽量容易让大家理解的方式一起探讨下深度学习的原理，尽管，受限于我个人的技术水平和掌握程度，未必完全准确。

1. 人的智能和神经元

人类智能最重要的部分是大脑，大脑虽然复杂，它的组成单元却是相对简单的，大脑皮层以及整个神经系统，是由神经元细胞组成的。而一个神经元细胞，由树突和轴突组成，它们分别代表输入和输出。连在细胞膜上的分叉结构叫树突，是输入，那根长长的“尾巴”叫轴突，是输出。神经元输出的有电信号和化学信号，最主要的是沿着轴突细胞膜表面传播的一个电脉冲。忽略掉各种细节，神经元，就是一个积累了足够的输入，就产生一次输出（兴奋）的相对简单的装置。

树突和轴突都有大量的分支，轴突的末端通常连接到其他细胞的树突上，连接点上是一个叫“突触”的结构。一个神经元的输出通过突触传递给成千上万个下游的神经元，神经元可以调整突触的结合强度，并且，有的突触是促进下游细胞的兴奋，有的是则是抑制。一个神经元有成千上万个上游神经元，积累它们的输入，产生输出。

人脑有1000亿个神经元，1000万亿个突触，它们组成人脑中庞大的神经网络，最终产生的结果即是人的智能。

2. 人工神经元和神经网络

一个神经元的结构相对来说是比较简单的，于是，科学家们就思考，我们的AI是否可以从中获得借鉴？神经元接受激励，输出一个响应的方式，同计算机中的输入输出非常类似，看起来简直就是量身定做的，刚好可以用一个函数来模拟。

通过借鉴和参考神经元的机制，科学家们模拟出了人工神经元和人工神经网络。当然，通过上述这个抽象的描述和图，比较难让大家理解它的机制和原理。我们以“房屋价格测算”作为例子，一起来看看：

一套房子的价格，会受到很多因素的影响，例如地段、朝向、房龄、面积、银行利率等等，这些因素如果细分，可能会有几十个。一般在深度学习模型里，这些影响结果的因素我们称之为特征。我们先假设一种极端的场景，例如影响价格的特征只有一种，就是房子面积。于是我们收集一批相关的数据，例如，50平米50万、93平米95万等一系列样本数据，如果将这些样本数据放到而为坐标里看，则如下图：

假设情况也比较极端，这些点刚好可以用一条“直线”拟合（真实情况通常不会是直线），如下图：

那么我们的函数是一个一次元方程f(x) = ax +b，当然，如果是曲线的话，我们得到的将是多次元方程。我们获得这个f(x) = ax +b的函数之后，接下来就可以做房价“预测”，例如，我们可以计算一个我们从未看见的面积案例81.5平方米，它究竟是多少钱？

这个新的样本案例，可以通过直线找到对应的点（黄色的点），如图下：

粗略的理解，上面就是AI的概括性的运作方式。这一切似乎显得过于简单了？当然不会，因为，我们前面提到，影响房价其实远不止一个特征，而是有几十个，这样问题就比较复杂了，接下来，这里则要继续介绍深度学习模型的训练方式。这部分内容相对复杂一点，我尽量以业务工程师的视角来做一个粗略而简单的阐述。

3. 深度学习模型的训练方式

当有好几十个特征共同影响价格的时候，自然就会涉及权重分配的问题，例如有一些对房价是主要正权重的，例如地段、面积等，也有一些是负权重的，例如房龄等。

（1）初始化权重计算

那么，第一个步其实是给这些特征加一个权重值，但是，最开始我们根本不知道这些权重值是多少？怎么办呢？不管那么多了，先给它们随机赋值吧。随机赋值，最终计算出来的估算房价肯定是不准确的，例如，它可能将价值100万的房子，计算成了10万。

（2）损失函数

因为现在模型的估值和实际估值差距比较大，于是，我们需要引入一个评估“不准确”程度的衡量角色，也就是损失（loss）函数，它是衡量模型估算值和真实值差距的标准，损失函数越小，则模型的估算值和真实值的察觉越小，而我们的根本目的，就是降低这个损失函数。让刚刚的房子特征的模型估算值，逼近100万的估算结果。

（3）模型调整

通过梯度下降和反向传播，计算出朝着降低损失函数的方向调整权重参数。举一个不恰当的比喻，我们给面积增加一些权重，然后给房子朝向减少一些权重（实际计算方式，并非针对单个个例特征的调整），然后损失函数就变小了。

（4）循环迭代

调整了模型的权重之后，就可以又重新取一批新的样本数据，重复前面的步骤，经过几十万次甚至更多的训练次数，最终估算模型的估算值逼近了真实值结果，这个模型的则是我们要的“函数”。

为了让大家更容易理解和直观，采用的例子比较粗略，并且讲述深度学习模型的训练过程，中间省略了比较多的细节。讲完了原理，那么在下篇文章中我们就开始讲讲如何学习和搭建demo。

学如逆水行舟，不进则退

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