一个人独处时，感觉有点孤单，怎么办？微软亚洲研究院推出的“微软小冰”，或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外，还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。它在看到一张图片后，可以基于情感给出人性化回复，且秒回速度缩短到250毫秒。
不仅仅是“微软小冰”和围棋高手“阿尔法狗”，从互联网搜索到语言翻译，乃至识别患有自闭症风险的基因……凡是需要从大量数据中预测未知信息的领域，都是深度学习可以一展拳脚的地方。那么，什么是深度学习技术？它将怎样改变人类的生活？
万张图片中发现重复的猫
2011年，谷歌一家实验室的研究人员从视频网站中，抽取了1000万张静态图片，把它“喂”给谷歌大脑，目标是从中寻找重复出现的图案。3天后，谷歌大脑在没有人类帮助的情况下，从这些图片中发现了“猫”。
这个谷歌大脑就是一个采用深度学习技术的大型神经网络模型，由1000台电脑组成。这件事当时在科技界引起了轰动，被认为深度学习复兴的里程碑。
所谓深度学习，就是用多层神经元构成的神经网络，以达到机器学习的功能。这些多层的电脑网络像人类大脑一样，可以收集信息，并基于收集到的信息产生相应的行为。
传统的机器学习方法一般只能挖掘简单的线性关系，如1+1等于2。然而，大千世界并不是这种简单关系所能描述的，如收入与年龄、性别、职业、学历的关系。深度学习的出现改变了这种现状，它的灵感来源于模仿人类大脑神经网络。
科学家发现，人类大脑皮质不是直接对视网膜传递过来的数据进行特征提取处理，而是让接收到的刺激信号通过一个复杂的网络模型进行筛选。这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量，并最终保留了有用的信息。
上世纪60年代，生物学家在研究猫的脑皮层时，发现其独特的网络结构能有效降低反馈神经网络的复杂性，继而提出“卷积神经网络”。利用这种网络结构编写的深度学习程序，适应性很强，成为人工智能的突破口。
