深度学习不是人工智能的全部和未来_光环大数据培训
深度学习推进人工智能的梦想_深圳光环大数据培训
深度学习推进人工智能的梦想_深圳光环大数据培训机器学习的两次浪潮：从浅层学习到深度学习在解释深度学习之前，我们需要了解什么是机器学习。
机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。
简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
从1980年代末期以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）。
需要指出是，机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁，智者见智的事情，从不同的维度来看会得到不同的结论。
这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。
第一次浪潮：浅层学习1980年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation 算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。
这个热潮一直持续到今天。
人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测。
这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显示出优越性。
这个时候的人工神经网络，虽然也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。
90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，比如支撑向量机（SVM，Support Vector Machines）、Boosting、最大熵方法（例如LR， Logistic Regression）等。
这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）。
这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。
相比较之下，由于理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，所以这个时期浅层人工神经网络反而相对较为沉寂。
2000年以来互联网的高速发展，对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求，浅层学习模型在互联网应用上获得了巨大成功。
光环大数据_人工智能培训_人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异
光环大数据_人工智能培训_人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异网络上从不缺乏对数据科学术语进行比较和对比的文章。
文笔各异的人写出了各式各样的文章，以此将他们的观点传达给任何愿意倾听的人。
这几乎是势不可挡的。
所以我也记录一下，对于那些疑惑此文是否也是雷同的帖子。
对，是这样的。
为什么再来一帖？我是这样想的，尽管可能有很多分散观点在定义和比较这些关联术语，但事实上是，这些术语中的大部分是流动变化的，并不完全约定俗成，坦率地说，与他人观点一同暴露是测试和优化自己的观点的最好方法之一。
所以，虽然大家可能不会完全（甚至是极低限度地）同意我对这些术语的大部分看法，但仍然能从中获得一些东西。
数据科学中的一些核心概念需要被解释，或者至少在我看来是重要的，我会尽力阐述他们如何关联，以及答疑这些个体概念组合在一起时遇到的困惑。
在独立地思考概念之前，有个不同观点的例子，KDnuggets的Gregory Piatetsky-Shapiro的维恩图，概述了我们将要讨论的数据科学术语之间的关系。
建议读者将此维恩图与目前Drew Conway的著名的数据科学维恩图，以及我下面的讨论和帖子底部的修改过程/关系图进行比较。
我认为，尽管存在差异，但这些概念具有一定的相似性。
6现在我们将对上述维恩图中圈选的6个核心概念进行分析，并提供一些关于如何将它们融入数据科学的洞察。
我们很快就会摒弃过去十年最热门的一些术语。
大数据（Big Data）有各种各样的文章在定义大数据，我不打算花太多时间在这个概念上。
简单地来说，大数据通常被定义为“超出常用软件工具捕获，管理和处理能力”的数据集。
大数据是一个移动目标; 这个定义既模糊又准确，足以捕捉其主要特征。
7至于其他的概念，我们将通过调查，很好的获得搜索字词的流行度和N-gram频率模型的一些初步了解，以便将这个难点与热点炒作分开。
鉴于这两个概念相对较新，从1980年至2008年，N-gram频率模型作为一个“旧”的概念如上图所示。
光环大数据人工智能培训_深度神经网络会产生人这样的智能吗
光环大数据人工智能培训_深度神经网络会产生人这样的智能吗光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！深度学习在近年的进展又一次点燃了各界对人工神经网络的热情。
这一技术在图像识别、语音识别、棋类游戏等领域的成效出人意料，而且更多应用领域也正在被开拓出来。
“深度学习是否有效”已经不是问题，现在的问题是在哪些问题上有效，尤其是这条研究路线是否是达到通用智能的最佳途径。
我在前面几篇短文中涉及到了这个话题，但均未展开谈。
关于人工神经网络的工作原理和这项研究的历史沉浮，有关介绍已有很多，这里不再重复。
我主要想讨论几个被普遍忽视或误解的概念问题。
此网络非彼网络在实现“像人一样的智能”的诸多可能途径中（见《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么？》），人工神经网络似乎具有天然的合理性和说服力。
我们都知道人的智能来自人脑，而人脑是个神经网络，不是吗？当然没这么简单。
所谓“人工神经网络”和人脑中的“神经网络”只有非常有限的共同点，而不同点则要多得多。
我们不能仅仅因为它们名称上的相似性就断定它们会有相同的功能。
下图是参考资料[1]中的深度神经网络：这类网络由若干层组成，每层中的人工神经元与相邻层中的神经元相连接。
网络中的底层接受输入信号，顶层生成输出信号，中间层将下层的输出值做加权求和后经一个“激活函数”产生成本层输出值，以供上层之用。
这样，每层将一个“向量”（即一串数值）变成另一个向量，而整个网络则代表了一个从输入层到输出层的“向量函数”。
这里的输入可以是各种感知信号，中间层代表信号的概括和抽象，而输出则代表系统的认知结果或应对行为。
说这种系统能“学习”，是指在构建网络时，设计者只需选定神经元模型（如激活函数的公式）和网络结构（如一共几层，每层多少神经元）等，而将各个连接上的权值作为待定“参数”。
在网络的“训练”过程中，一个“学习算法”根据已知数据对这些参数反复进行调整，直到整个网络达到某种预定的标准为止。
人工智能培训有前途吗？人工智能、机器学习、深度学习之间的关联_光环大数据培训
人工智能培训有前途吗？人工智能、机器学习、深度学习之间的关联_光环大数据培训光环大数据培训作为国内知名的人工智能培训机构，坚持“用良心做教育”的理念。
全心全力帮助每一位学生。
为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！人工智能+时代，人工智能培训，就选光环大数据！从汽车到智能手机，到数字助理，甚至包括机器人。
我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。
更重要的是，设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。
它们是如何做到的呢?通过人工智能，也就是AI。
“人工智能”一词最早由认知科学家约翰·麦卡锡在研究中提出，他写到，“这项研究基于一种推测，即任何学习行为或其它智力特征，在原则上都可以被精确地描述，从而可以制造出一台机器来模拟它。
”这种描述在今天仍然适用，只是复杂性增加了一些。
你也许最近经常听到“人工智能”和另外几个词汇同时出现，特别是“机器学习”和“深度学习”。
它们经常被互换使用，尽管它们存在关联，但其实并非同一事物。
这样说可能会让人感到困惑：到底什么是人工智能？什么是机器学习？什么是深度学习？人工智能人工智能的范围可以说很大、很泛，从表面上可以理解为机器的智能化，让机器像人一样能解决思考解决问题。
其实人工智能核心技术包括很多的方面：推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。
可以说机器学习和深度学习都是人工智能这个大主题下的一部分吧。
简而言之，机器学习和深度学习是人工智能的两个关键的技，看人工智能的发展历史，人工智能三大研究内容：计算机模仿人类的思考，对环境的感知和动作的实现是人工智能的三大研究内容。
人工智能发展历史机器学习机器学习是一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。
其之所以现在这么火，是因为在大数据的环境下，人们对算法和人脑结构的模拟，让机器从数据和知识中学习到有用的知识，如语音识别、图像识别等都是机器学习的结果。
深度学习和机器学习是什么关系_光环大数据培训机构
深度学习和机器学习是什么关系_光环大数据培训机构近来，深度学习成为一个流行词。
有分析师认为，它会削弱现有机器学习方法的地位。
实际上，深度学习并不是一个新概念，它是上世纪90年代就已经出现的人工神经网络（ANN）算法的一种扩展。
由于ANN需要极大的数据集用于训练，所以被边缘化了。
深度学习算法为ANN带来了新生，它会训练多层ANN，而所需的数据比先前的预期要少。
近日，数据科学家Anubhav Srivastava 撰文分享了一些有关深度学习的看法。
深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果，这是人们需要这种算法的原因。
在实际的解决方案中，深度学习更适合于未标记数据，而这超出了自然语言处理的范畴，后者更多限于实体识别。
与传统的机器学习工具相比，深度学习挖掘了神经网络的潜力。
基于强大的特征提取，它比其他工具更适合模式识别（图像、文本、音频）。
但是，深度学习并不会取代其他所有的机器学习算法。
对于许多应用而言，一些简单点的算法（如逻辑回归、支持向量机）就已经足够。
支持者之所以为深度学习而兴奋，一个基本的原因是，它是一种不同于线性或内核模型的元算法。
这意味着，深度学习没有任何损失函数的特性，而且不受特定的公式限制，可以为科学家提供更大的灵活性。
有分析师认为，深度学习是最像大脑的算法，但Anubhav认为这种观点有些片面，并以Numenta为例进行了进一步的阐述。
Numenta“皮质（cortical）”算法基于分级时序记忆（HTM）模型，而后者是在“稀疏分布记忆（sparse distributed memory）”概念的基础上发展而来，那是一种学习人类长期记忆的数学模型。
皮质算法既可以从空间维度，也可以从时间维度进行特征提取，使它更像是大脑的仿制品。
有鉴于此，Anubhav认为，目前围绕深度学习和Numenta的一些争论不甚合理。
有种观点是，Numenta HTM适合无监督学习，并将此视为其相对于深度学习算法的一个重大优势。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。
这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。
并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。
两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。
真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。
其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。
我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。
这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。
然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。
人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。
这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。
这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。
所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。
对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。
通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。
三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。
他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。
结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。
参加人工智能培训有用吗？人工智能和未来的工作_光环大数据培训
参加人工智能培训有用吗？人工智能和未来的工作_光环大数据培训人工智能将对我们的工作产生深远的影响，今后有的工作将被淘汰，同时将产生新的工作。
IT领导者必须像他们寻求收获人工智能的业务价值一样，认真地面对企业员工队伍的变革。
1 在2020年，人工智能作为网络工作“发动机”，将创造230万个工作机会，同时也会消灭180万个工作岗位；2 在2021年，人工智能技术将产生29,000亿美元的商业价值，并节省62亿小时的人工；3 到2022年，五分之一从事非常规工作的工人将依靠人工智能来完成他们的工作；4 到2022年，零售商试图使用人工智能取代销售人员的做法，将被证明是不成功的，尽管诸如收银员、运维工作将被打乱。
人工智能引起全球范围的兴趣。
人类与完全智能化的人工智能互动的虚构故事让我们着迷。
技术领域的领导者预测了就业岗位的终结，并谈到了人工智能潜在的可怕后果。
在过去的几年里出现了一些引人注目的研究，预测了不同程度的失业：比如牛津大学的弗雷和奥斯本的研究；麦肯锡的研究等等，这些分析关注了某些职业，并提供了宝贵的见解，推动了关于人工智能最终将对就业产生什么影响的争论。
Gartner曾经在价值框架下，评估了人工智能对就业的影响，分析显示，在2021年，人工智能可能带来令人震惊的29,000亿美元的新的商业价值和机会。
该分析有意不考虑其他可能影响全球就业的因素，例如新兴产业的出现、地缘政治的转变、全球范围内的人才库给高薪一族的工资带来压力等。
此外，我们也没有考虑人工智能对生产力的潜在影响。
本文预测侧重于人工智能所创造的业务价值以及由此节省的工时、丢失的工作数量和新创建的工作岗位的数量。
从以往的案例来看，科技的重大创新往往导致一些岗位暂时性失业，并且产生过渡期，然后是行业复苏和业务转型。
人工智能也是如此，这一过渡期将在2020年左右，与之前的重大创新相比，人工智能领域更早地发出了警告，预见了人工智能对工作可能产生的负面影响。
关于深度学习_光环大数据培训机构
关于深度学习_光环大数据培训机构深度学习是机器学习的一个领域，研究复杂的人工神经网络的算法、理论、及应用。
自从2006年被Hinton等提出以来[1]，深度学习得到了巨大发展，已被成功地应用到图像处理、语音处理、自然语言处理等多个领域，取得了巨大成功，受到了广泛的关注，成为当今具有代表性的IT先进技术。
图1 从历史角度看深度学习与其他机器学习技术的关系深度学习本质是复杂的非线性模型的学习，从机器学习的发展史来看，深度学习的兴起代表着机器学习技术的自然演进。
1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perceptron），是线性模型，可以看作是两层的神经网络；1986年，Rumelhart等开发了后向传播算法（Back Propagation），用于三层的神经网络，代表着简单的非线性模型；1995年，Vapnik等发明了支持向量机（Support Vector Machines），RBF核支持向量机等价于三层的神经网络，也是一种简单的非线性模型。
2006年以后的深度学习实际使用多于三层的神经网络，又被称为深度神经网络，是复杂的非线性模型（见图1）。
深度神经网络还有若干个变种，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
本文首先回答关于深度学习的几个常见问题，介绍深度学习研究的最新进展，特别是一些代表性工作，同时概述我们的深度学习与自然语言处理的工作，最后总结深度学习的未来发展趋势。
关于深度学习的几个常见问题这里尝试回答三个关于深度学习的常见问题。
深度学习为什么很强大？深度学习是否是万能的？深度学习与人的大脑有什么关系？深度学习为什么很强大？深度神经网络实际是复杂的非线性模型，拥有复杂的结构和大量的参数，有非常强的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。
图2所示是一个简单的神经网络的例子，可以表示布尔函数XNOR，这个模型可以做简单的非线性分类。
我们并非处于人工智能的大爆炸时代_光环大数据培训
我们并非处于人工智能的大爆炸时代_光环大数据培训目前，人们讲到人工智能和机器学习，可能还是觉得它很复杂。
事实上，当你听过我的课程，就会发现，关于这个话题，有很多还停留在概念性、战略性的阶段。
当然，也有一些投入实际应用的技术，但这背后的理论，还是非常基础和简单的。
人工智能与机器学习，其实还远远不是一门基础扎实的工程学科，它并不能为现在用数据分析问题提供强大且可拓展的解决方案。
因此，我们并不能将人工智能与机器学习的发展简单理解为一个神迹，如同高楼非一夜而起，它是必须要经历长时间的发展的。
大家首先要意识到，在这一领域，我们仍处于非常初级的阶段。
很多事情我们还不了解，现今的我们并非处于一个人工智能的神奇大爆炸时代。
可以说，我们有可能要花上百年的时间，这个高楼大厦才能真正地建立起来。
准确认知人工智能的现在与未来本节要点目前的智能系统还无法做到对场景的常识理解；我们不太可能看到所谓的“超级人类AI”。
抛弃那些外界的宣传，我们需要实际且准确地理解人工智能。
我们来讲，目前的人工智能有哪些可能性，以及，哪些技术还没有实现的可能。
计算机视觉可能：在可视场景中标记对象目前尚无可能：对视觉场景的常识理解比如，一个会议室的摄像机，把它连接到电脑上后，让它区分哪些是人脸。
在目前，人工智能也许可以标记对象，但却不能理解这个场景。
作为人类，我知道这个会议室有很多人，出口在哪里，我要小心台阶不能掉下去。
这是我的常识性理解，但计算机是做不到的。
语音识别可能：多语种语音到文本和文本到语音的转换目前尚无可能：对听觉场景的常识理解我的声音可以通过话筒接到电脑中并转化为文本，转化为语音。
但如上所述，电脑并不能对文本背后的常识进行理解。
人们可以马上理解一个很复杂的句子来预测下一步行动，但计算机做不到。
自然语言处理可能：最低限度的翻译和问答目前尚无可能：语义理解、对话自然语言中有很多东西，机器是做不到的。
机器只能死记硬背，却没有办法真正地回答问题。
人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系_光环大数据培训
人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系_光环大数据培训人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。
不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。
为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮助。
人工智能：从概念提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。
之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。
直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。
2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。
据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。
人工智能的研究领域也在不断扩大，图一展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
人工智能研究分支但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。
弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。
深度学习的本质是什么_光环大数据培训
深度学习的本质是什么_光环大数据培训人类正在慢慢接近世界的本质——物质只是承载信息模式的载体。
人脑之外的器官都只是保障这一使命的给养舰队。
自从去年AlphaGo完虐李世乭，深度学习火了。
但似乎没人说得清它的原理，只是把它当作一个黑箱来使。
有人说，深度学习就是一个非线性分类器？有人说，深度学习是对人脑的模拟……但我觉得都没有捅透那层窗户纸。
当读完JeffHawkins的《论智能》，「就是它了！」。
而我惊奇地发现，原书竟是2004年出版的！我怕自己读了本假书，或是某个美国民科的著作，特意到豆瓣、知乎上查了下，发现几乎每个看过这本书的人都对其理论啧啧称赞。
但奇怪的是，似乎没人肯替它站台，这套理论的影响止步于此，好像大家都在刻意掩饰自己看过这本秘笈。
它明明已经完整解释了人脑智能的运作机制了啊！注意是RealIntelligence，而不仅仅是ArtificialIntelligence！！！三个洞见比起绝大多数脑科学论文，作者的洞见简单得多，也深刻得多：长久以来，由于我们没有能力从内部去观察思维，所以人们总是把「智能」等同为「表现出智能的行为」。
但当我们看书时，在外人看来并没有任何变化，而我们自己知道，这期间产生了无数的联想、顿悟、回忆。
所以，「理解」是无法通过外部行为来测量的，它是一个内在度量的指标。
从草履虫到人类，大自然会为每一种生物分别设计一套智能机制，还是沿用一套机制，亦或是从某一代开始出现某种全新的智能机制，并沿用至今（那么，最先产生这套智能机制的又是什么物种呢？）？我们所说的智能，是人类所独有，还是生物的普遍特征（只是多寡之别）？而作者相信，智能不可能是上帝专为人类而设计的，它一定来自大自然的某种惯用伎俩。
大脑皮层，不管是结构上还是功能上，都有着相同的构造／机理（严格来说，这不算作者的洞见，而是早在1978年由VernonMountcastle发现的）。
由这三个洞见出发，自然而然地导向了以下疑问：如果智能不是由行为定义的，那该如何定义它？向前看，智能是如何演化而来的？向内看，大脑皮层的结构是如何捕捉这个世界的结构的？简单地说，作者的结论是：智能并没有人们想象的那么玄乎，它不过是一种「预测未来的能力」罢了。
无数据不 AI,无人工不智能_深圳光环大数据培训
无数据不 AI，无人工不智能_深圳光环大数据培训其实整个人类的发展历史，就是人类不断的尝试去记录以及去测量自身和世界的过程。
从古到今，人类对于数据测量自身的需求一直没有减弱。
现在在中国，智能手机含平板电脑拥有 13.05 亿用户，智能手表包括这些可穿戴设备已经达到千万级，这意味着什么？智能手机、智能设备基本上人手一部甚至多部，无处不在，无时不在。
而每部智能手机平均携带多达 16 种的各种传感器，每天产生 1G 数据，这不仅加强了人类感知以及数字化世界的能力，也让数据以前所未有的速度在产生和发展。
所有这一切现象，都揭示了以人为中心的世界正在加速数字化。
这是一个数据爆发的时代。
人工智能：“已经过了单纯积累数据量的时代”移动设备已经成为人类身体的延伸。
根据我们的数据统计，我们每天手机使用时长将近四个小时。
好像历史上第一次有这么一件东西跟着人在一起，它甚至已经变成人体的一部分，它默默在后台记录着我们，不管上网，还是在现实生活中，在家中，在上班，在吃饭，在旅游，在消费，我们所有的足迹都在被默默地记录下来。
好像我们这些数据行业迎来了历史上最好的时刻——数据爆发的时刻。
但是，这已不是一个单纯的积累数据量的时代，这个新的时代，对计算提出了更高的挑战。
这些数据并不是所有的都被存储和收集。
前面提到除了摄像头和话筒，一个手机携带的传感器数量多达 16 个。
这大量的隐形数据的采集、运算、存储、传输等等领域依然存在着巨大的障碍。
如何从大量的数据里面解读人的动作，识别人的场景是更加重要的一个问题。
现在的很多数据都是非结构化的情境数据，例如图像、声音、姿态、动作等等，需要人工智能的帮忙从中间提炼有价值的信息。
所有的世界上顶尖的技术公司都在做一件事情，就是尝试用算法用机器学习去还原人在现实生活中的动作，不管视觉、听觉、姿态、感知还是做一些基础的工作，现在语音识别的技术，图象识别的技术都在大规模的发展，但是为什么当数十亿大脑神经元彼此传递信号时，就会出现喜爱、恐惧或者愤怒的主观感受呢？对此，我们依然一无所知。
人工智能培训有前途吗？人工智能技术变革的本质 数据驱动_光环大数据培训
人工智能培训有前途吗？人工智能技术变革的本质:数据驱动_光环大数据培训光环大数据培训作为国内知名的人工智能培训机构，坚持“用良心做教育”的理念。
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为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！人工智能+时代，人工智能培训，就选光环大数据！能源、材料、信息，是人类物质生活和生产的三大物质要素，人类历史上每一次生产力的重大发展，都离不开这三大领域的技术进步。
所以说，如果要观察或者预测下一波生产力发展带来经济变革的可能性，只需要认真分析这三大领域是否出现了重大技术变革即可。
历史上有太多这样的例子可以佐证，此处不一一列举。
信息技术变革，是二战后进展最神速的领域。
从晶体管到微处理器，从光纤传输到移动通讯，从个人电脑到移动终端，从互联网到移动互联网，如今的信息交流的速度、频次和方式，已经深刻改变了人类世界格局，极大促进了生活方式的改变和生产力的进步。
然而，再将信息领域作进一步的细化，无非是信息的输入、处理、传输、输出几个过程而已，信息技术的进步也基本上在这几个领域展开。
而信息的输入、处理、传输、输出几大过程根本上都是在处理数据，数据是几大过程中处理的材料和内容。
因为自然信息无法快速有效被输入、处理、传输、输出，只有数据才可以。
所以，进一步说，信息技术的变革升级本质上都是更加高效的利用数据，满足人类的需求。
得到这一结论后，再来看当下这一波人工智能技术变革的本质是什么？当然是人工智能技术能够更加高效的利用数据为人类服务。
但具体的是如何做到的？最主要的是数据的计算方式发生了深刻的变化。
过去和目前最普遍的计算方式是，首先根据人类现有的知识设定好计算程序，然后输入初始数据，最后得到计算结果。
而人工智能的计算方式是，输入大量的初始数据和最终计算结果，让计算机自己总结归纳出计算程序。
这是一个非常大的变革，这意味着，对于现实世界大量的个性化的问题，不用每一个都先去做大量的实验，总结其中的规律，再交给计算机去按部就班的计算。
我们已经进入全民人工智能时代_光环大数据培训
我们已经进入全民人工智能时代_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，全面提升学员技术能力，毕业后就能高薪就业！即便有了TensorFlow或OpenAI等人工智能框架的支持，相比主流网页开发人员，人工智能仍然需要深层知识和理解。
如果你已经建立了一个工作原型，你就可能是这个房间里最聪明的人。
恭喜你，你成了高级俱乐部的成员。
在Kaggle上，你甚至可以通过解决现实世界的项目赚到可观的收益。
总而言之，这工作不错，但光凭它是否足以让你创办一家企业？毕竟，你不可能改变市场机制。
从商业角度来看，人工智能只是现有问题的另一种实施方式。
客户并不关心采取怎样的实施方式，他们只关心结果。
这意味着你不能仅仅通过人工智能来坐享其成。
蜜月期结束后，你必须要创造价值。
从长远来看，只有客户才最重要。
虽然你的客户可能并不关心人工智能，但风投对此很关心。
新闻媒体也同样关注。
很多行业都是如此。
这种关注度上的差异可能会给创业公司制造一个危险的现实扭曲力场。
但你不要被骗了：除非你创造了通用的多用途人工智能，否则就没有免费的午餐。
即使你是风投的宠儿，你也必须为你的客户走到终点。
因此，让我们也当一回驾驶员，看看我们如何为未来的场景做准备。
“主流人工智能列车”人工智能似乎与其他大趋势不同，比如区块链、物联网、金融科技等。
当然，它的未来是不可预测的。
但几乎所有技术都是如此。
不同之处在于，我们作为一个人的价值主张似乎正处于危险之中——不只是其他行业。
我们作为决策者和创意者的价值正在被重新评估。
这引起了人们的情感反应。
我们不知道如何定位自己。
基础技术的数量非常有限，大部分都可以归类为“深度学习”，这构成了几乎所有应用的基础：卷积神经网络、长短时记忆网络、自动编码器、随机森林、梯度增强技术，以及少数其他应用。
人工智能还提供了许多其他的方法，但这些核心机制最近已经取得了压倒性的成功。
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么_光环大数据培训
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么_光环大数据培训如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。
怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。
人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。
但是人工智能是机器学习的首要范畴。
机器学习是深度学习的首要范畴。
深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集这个领域的兴起应该归功于深度学习。
人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
人工智能”是智能么_光环大数据培训
人工智能”是智能么_光环大数据培训在电影“终结者2”里，人类未来的领袖约翰康纳问从未来穿越回来的T-800机器人他是否可以学习人类的行为，T-800说他的CPU是一个神经网络处理器，一个会学习的计算机，但他的芯片被设定成了“只读”，需要在芯片里修改程序就可以进行学习了。
在约翰康纳设定完成后，T-800学会了用西班牙语说再见、以及更高级的微笑等人类行为。
这个情节其实涉及到我们经常提到的人工智能、机器学习、深度学习这三个概念，但人们对这三个概念不一定有清晰的认识。
我们要了解这三个词汇的含义，并理清它们之间的关系。
文 |韩方旭，电子信息产业发展研究院中国软件评测中心人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。
而人工智能的实现主要依赖于机器学习。
机器学习是一种实现人工智能的方法。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
与传统的为解决特定任务而编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类等。
从学习方法上来分可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。
深度学习是一种实现机器学习的技术。
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程（深度神经网络可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构）。
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
综上，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
并且可以看出，目前世界上机器人产商所说的人工智能主要集中于弱人工智能这一领域，通过加装视觉传感器、力觉传感器、激光雷达等多种类型的传感收集周围信息，通过支持主流深度学习框架，利用智能算法库，提高机器人在完成交互、感知、识别、分类、决策等任务的表现。
深入了解人工智能和深度学习_光环大数据培训
深入了解人工智能和深度学习_光环大数据培训尽管人工智能研究多年来进展缓慢，但新一代人工智能应用正在崭露头角，前景广阔。
根据市场调查机构Forrester公司去年进行的一项调查，在调查的3000家全球科技公司中，有41%的企业目前正在投资人工智能，另有20%的企业计划明年投资。
推动新一代人工智能发展的是深度学习、研究和设计模拟人脑神经元活动的人工神经网络。
深度神经网络的目标是使机器能够像人类一样分析和解决复杂的问题。
虽然人工神经网络已经存在了几十年，但只有随着可用的高性能计算(HPC)功率的出现，尤其是GPU计算能力的出现，数据科学家才能够建立具有足够复杂性和强度的神经网络来实现现实世界的应用。
这种新的深度学习系统已经获得了一些非常高调的媒体报道。
最近的例子包括：2011年问世的苹果公司的个人助理Siri，而亚马逊的Alexa也在开始稳步发展，将准备为即将到来的物联网时代提供广泛的具有个性的家用设备。
shendu xuexi这些深度学习应用的力量远远超出了华而不实的演示，并且开始对各种领域的业务发展产生重大而积极的影响。
例如，使用技术分析数据并提供可操作信息的商业智能是人工智能和深度学习产生影响的一个领域。
历史上，商业智能工具围绕使用数据收集，分析和呈现的思想构建，以解释为什么或如何发生某种结果。
随着商业智能系统采用深度学习技术，他们现在不仅可以提供对过去行为更好地进行分析，而且可以利用他们积累的过去事件的“知识”来预测未来的客户行为。
这种从描述性到预测性商业智能的转变，使企业能够找到更好的增长机会，并进行快速调整，以优化当前的业绩。
深度学习所带来的预测能力将对农业等传统产业产生颠覆性影响。
据专家介绍，为了满足全球人口增长的需求，农业产业必须增加60%的粮食产量，预计到2050年底，全球人口将达到90亿。
为了满足这一巨大的粮食需求，农业技术公司正在利用深度学习技术，在整个生长和收获周期中提高其效率。
深度学习概述_北京光环大数据培训
深度学习概述_北京光环大数据培训深度学习（DL），或说深度神经网络（DNN），作为传统机器学习中神经网络（NN）、感知机（perceptron）模型的扩展延伸，正掀起铺天盖地的热潮。
DNN 火箭般的研究速度，在短短数年内带来了能“读懂”照片内容的图像识别系统，能和人对话到毫无PS痕迹的语音助手，能击败围棋世界冠军、引发滔滔议论的AlphaGo…… DNN在众多应用领域的成功无可置疑。
然而，在众多（负责任的和不负责任的）媒体宣传推波助澜下，一部分人过于乐观，觉得攻克智能奇点堡垒近在眼前；另一部分则惶惶不可终日，觉得天网统治人类行将实现。
作者君对此的态度如下图所示：小品里，黑土老大爷对头脑发热的白云大妈说过：“什么名人，不就是个人名？”对于DNN，作者君也想说：“什么怪力乱神，不就是个计算模型？”言归正传，如果不把DNN看成上帝/天网/人工智能终点etc., 也暂不考虑当前DL和人脑思维之间若有若无的联系，那么DNN和K-Means、主成分分析（PCA）、稀疏编码（sparse coding或Lasso）等众多耳熟能详的模型并无二致，都属于机器学习中特征学习（feature learning）范畴。
假如硬说DNN有什么不同，那么大概就在一个“深”字上。
从数据x中学习特征y，如果（绝大多数）传统模型写成y = f(x)（即学习“一个”特征变换），DNN则可以写成y = fN (… (f2 (f1 (x)))) （即学习“若干个级联”的特征变换）。
那么究竟什么使得DNN如此效果拔群？作者君本人归纳了三点：1）空前庞大的参数（parameter）量（动辄成百上千万），远远超过以往任何模型的参数数量级，使得模型对于复杂映射（mapping）的表达能力极大增强；2）端到端（end-to-end）的训练方式，克服了以往模型分模块训练（hierarchical）、各模块没有彼此优化的劣势；3）前两点主要是理念上的升华，而实际中最重要的进步，是终于找到了能有效训练这样巨大模型的一套手段。
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深度学习不是人工智能的全部和未来_光环大数据培训现在每一个人都在学习，或者正打算学习深度学习（DL），它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。
各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。
太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正使用实际上很少。
绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的1%，而机器学习又只占到了人工智能领域的1%。
余下的99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。
一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。
深度学习并不是人工智能的同义词。
谷歌、Facebook 等巨头公司宣传最多的人工智能工具主要是或者仅仅是深度学习，因此大众误以为所有的人工智能突破都（将）由深度学习实现。
真实情况并非如此。
决策树比如XGBoost 不会成为头条，但却在很多Kaggle 表格数据竞赛中低调地击败了深度学习。
媒体暗示AlphaGo 的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。
很多强化学习的任务通过神经进化的NEAT 而不是反向传播得到解决。
人工智能领域存在着「深度误传」（deep misinformation）。
我并不是说深度学习没有解决问题：它令人印象深刻。
树和其他算法并没有完胜深度学习，某些任务上深度学习无法被取代，但是我希望未来一些非深度学习系统可被（重新）发现以击败深度学习，并解决了目前无法解释的黑箱问题。
同样我也希望读到有关「灾难性遗忘」的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天对抗「过拟合」。
关于「智能」：深度学习只是简单地相信给到的训练数据，而不管什么是真与假，现实与想象，公平与不公。
人类也会误信假新闻，但只是在某种程度上，甚至孩童都知道电影是虚构的、不真实的。
关于更多细节，如果你有时间了解，请见我的详述文章：https:///pulse/ai-deep-learning-explained-simply-fabio-ciucci。
20 年前，每个人都在学习HTML，这个手动写网页的标记语言当时被认为足以成就一个亿万富翁。
我学习每一项看起来有用的技术，如HTML、手机app 和深度学习，并且邀请其他人一些学习。
事实上，你一生中不是只学习一次技术。
1995 年HTML 开始过时，无法满足需求，取而代之的是CSS、JavaScript 和服务器语言。
同样地，深度学习有一天也会过时。
大多数流行的手机APP 根本用不到HTML，那么，谁又会知道未来的人工智能APP 用不用得到深度学习呢？实际上，深度学习是1980 年代的技术，比HTML 还老：由于有了更多的训练数据，1970 年代的「带有隐藏层的神经网络」获得新生，重新命名为深度学习之后被大肆炒作。
1992 年我扼要地查看了神经网络以及分形分析（fractal）和细胞自动机的源代码。
正如绝大多数人一样，当时我并没有选择深度学习，只是把它当作毫无实际价值的学术数学难题。
相反，我聚焦于视频游戏的3D 技术，因为它可以即刻获得结果；后来我又开始关注互联网等。
但是我们都错了，深度学习借助大数据可以大有作为。
2015 年Deep Dream 简直令我着迷，接着是GANs 等。
但是，深度学习并不是人类可以创造的人工智能科技的终点。
数十年来，「古老」的深度学习技术已被广泛研究和更新以更准确地解决更多任务，但是没有一个深度学习网络（卷积、RNN、RNN + LSTM、GANs 等）可以解释其自身的决策。
无疑深度学习还会解决更多的问题，取代更多的工作，但不太可能解决所有的问题，或者保持惊人的进步以自我解决黑箱问题或者为之正名。
哲学家哲学家柏拉图与亚里士多德：深度学习无法理解他们未来人工智能应探索其他的新方法，或者已存在却被忽视的方法，而不仅仅是深度学习。
深度学习的一个局限是把数据中最常遇见的内容作为真理，把统计学上较稀少的东西看作假的。
深度学习的公正性并非来自其自身，而是人类筛选和准备的数据。
深度学习可以阅读并翻译文本，但不是以人类的方式。
如果使用超过100 本书训练深度学习模型：40 本书告诉仇恨、战争、死亡和摧毁如何是坏的，60 本书告诉希特勒的纳粹思想是好的，那么该模型最终会成为100% 的纳粹！深度学习靠自己永远无法明白为什么杀害犹太人、同性恋以及残疾人是错误的，如果在训练数据集中纳粹主义是最流行的观点。
难怪深度学习无法解释其自身决策，除了「我（深度学习）读到最多的是「纳粹主义是正确的」，因此它应该是正确的」。
深度学习将会学习并模仿最具缺陷的逻辑，包括恐怖主义。
甚至孩童可以自己明白电影中那个家伙是坏人，但是深度学习做不到，除非人类首先明确教导它。
深度学习中有些东西很酷，比如带有反向传播的梯度下降、自定义深度学习硬件；但这多是统计学和几何学的，很可能不会出现在2037 年的人工智能时代。
对很多任务来说，深度学习AI 正在或者将会变的违法。
收集28 个欧洲国家公民数据的人或公司应在2018 年5 月25 日起遵循《一般数据保护条例》（GDPR），届时欧洲的一些APP 将被禁止使用深度学习，这导致初创公司拼命寻找深度学习的替代方案，否则将面临罚款的危险。
罚款金额为全球营收的4%，包括美国部分。
关于自动化决策的GDPR 要求深度学习具有解释其决策的能力，防止基于种族、观点等的歧视的发生。
类似于GDPR 的法律已在全球广泛制定，这只是时间问题。
《美国公平信用报告法》要求披露所有对消费者信用评分产生不利影响的因素，数量上限是4 个。
深度学习的因素可谓海量，而不仅仅是4 个，如何将其简化为4 个呢？人工智能，正如比特币ICO，开始忽视法规，但是法律与惩罚一直会在。
采取更多相关决策而不是区分一张图像是否是猫，或者在自拍的哪部分添加兔耳的深度学习系统将会被非深度学习系统取代。
人工智能必须是负责任的，可以使用简单、合法有效的语言向法官和用户解释其输出结果，这与深度学习大不相同。
深度学习的复杂性，对法官和用户来说就像是魔术，是一种法律风险，而不是一个很酷的未来。
深度学习将会建议或警示人类，比如从医疗图像中检测疾病，并获得医生的验证，但这是部分的自动化，缺乏细节。
我们将向因为人工智能而被拒绝并寻求解释的人们（工作、贷款被拒绝等）诉说什么呢？法律包含「解释权」，比如，为什么工作或贷款被拒绝。
深度学习给出了非自然（合法）语言解释的结果。
深度学习的代码容易获得，却不为法官或用户所接受，因为即使最好的数学家或其他算法也无法搞明白它，将模型简化成可以理解的语言。
即使由人类做出最后的决策，人工智能也应给出详细的理由。
没有人知道如何修改深度学习以给出简单的人类可理解的解释，因此深度学习不可能做到顺从。
这一问题同样影响到了若干个其他人工智能和机器学习算法，但不像深度学习那么严重。
比如，如果决策树被提升或集成，它也会不可解释。
但是未来，新的或者重新发现的已解决了黑箱问题的人工智能，将会在常规决策方面取代深度学习和人类。
在GDPR 的情况中，只有人类可以拒绝一个应用：人工智能可自动化积极的结果；如果它拒绝了一项贷款、工作等，就应该将这项任务交给人类来处理这些消极的结果。
但是在拒绝的情况中，人类将不会从基于深度学习的人工智能中获得帮助或解释，他们不知道深度学习的逻辑是否正确。
他们不得不自己从头检查数据，以决定是否最终拒绝。
风险在于为了节约时间和成本，人类会做出假的解释，并盲目接受人工智能的认可。
安全起见，对于接受和拒绝，你都要有充足的理由，无论GDPR 中说了什么。
非深度学习的AI 系统把所有决策的解释提供给用户、法官和支持人员，将最终被人类采用，用于做出完全和部分的自动化决策。
在法律和深度学习之前，解释性已经是一个大问题。
在反垄断案例中，谷歌等公司被质问为什么是这个产品而不是其他产品出现在搜索结果中，这也是深度学习出现之前的事：很多其他的算法同样以疯狂的方式混合算法以得到结果，因此没有人类可以轻易地推论出决策原因。
法官被告知工程师并不了解详情，线性代数的页面被当作证据。
这无法善终：在特定的法律存在之前，多个案例承担着数十亿美元的罚款，甚至收到变更系统的警告。
用户的集体诉讼根据商店、银行的自动决策单元自动拒绝工作、贷款、退款等，正越来越普遍。
无法解释意味着没有防卫、被罚款以及一场品牌公关灾难。
对大部分人来说，「人工智能」是科幻电影《人工智能》（AI）中能够给出聪明解读的AI，电影中人类可以快速决定自己是否同意，这样易于进行法律验证（legal validation）。
大多数听说过「AI-first」或「使用AI」公司的人，包括法官和撰写《一般数据保护条例》（GDPR）等法律的人，期待AI 像电影中一样，即使被法院传召，也能够捍卫自己的决定，这令用户和法官都印象深刻。
但是，与期待不同，我们得到的是无法解释的「深度学习人工智能」，这些人工智能即使在能够解决的问题上也不经常得到使用，因为其缺乏可解释性。
深度学习不会节省成本，也不会取代那些需要敏锐的自动决策的工作。
即使在人类必须作出最终决策的情况下，工具AI 解释自己的建议也比AI 不给出缘由就做出回应要更加可取。
可解释的AI 一旦被（重新）发现，将会更加安全、合法、廉价、快速，取代深度学习和人类。
深度学习在20 世纪60 到80 年代发明，2010 年以来重新被发现；或许未来可解释的AI 的基础也已经被某些研究者描述出来，但是由于不是深度学习，所以可能在几十年内都没人关心和开发，直到它们被重新发现和炒热。
关于自动决策的GDPR 也需要防范根据种族、意见、健康状况等产生的歧视。
但是使用用户生成的数据（如社交媒体和新闻，不指真实的数据，如医疗或财政记录）训练的深度学习模型通常暗含邪恶的偏见。
如前所述，深度学习可以读取大量文本和数据，并模仿其内容，但无法理解内容。
深度学习只相信它在数据中频繁看到的事物、底层模式和趋势，因此它会放大人类社会的偏见和问题。
数据显示被逮捕的黑人比白人多，那么一旦有人犯罪，深度学习将首先怀疑黑人；数据显示公司董事会董事中男性比例高于女性，则深度学习将在招聘中更倾向于男性应聘者。
深度学习决策会比训练数据的平均样本包含更深刻的偏见，如种族歧视、性别歧视。
这个问题在所有的机器学习算法中都有发生，但是深度学习模型是其中最难测试、检测、控制和调整的。
这个问题很难解决，这引起很多深度学习实验突然取消，从聊天机器人变得纳粹化、充满仇恨，到美图软件中给黑人照片美白。
深度学习神经深度学习是一个神经网络，你无法单独编辑每个答案的输出结果。
你无法通过在训练之后添加补丁，来修复一个带有偏见、种族和性别歧视的深度学习模型。
深度学习是一个神经网络，与其他AI 方法不同，你无法编辑某个答案，而是必须使用全新的、完全公正的、稀有的数据对该网络进行重新训练。