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不久之前，人们还常说，计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来，这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体，在马路上驾驶汽车的安全性还高过16 岁的青少年。更的是，如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶，而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样，自主地从经验中学习。是数据的井喷促成了这一技术进步。如果说数据是新时代的石油，那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂；信息积累成知识；知识深化成理解；理解演变为智慧。欢迎来到学习的新世界。
学习是机器学习的一个分支，它根植于数学、计算机科学和神经科学。网络从数据中学习，就像婴儿了解周围世界那样，从睁开眼睛开始，慢慢获得驾驭新环境所需的技能。学习的起源可以追溯到20 世纪50 年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能，当时存在两种不同的观点：一种观点主张基于逻辑和计算机程序，曾主宰人工智能的研究和应用数十年；另一种观点则主张直接从数据中学习，经历了更长时间的摸索才逐渐成熟。
20 世纪，计算机技术还不够成熟，而且按照现在的标准，数据存储成本十分高昂，用逻辑程序来解决问题更加高效。熟练的程序员需要为每个不同的问题编写不同的程序，问题越大，相应的程序也就越复杂。如今，计算机能力日趋强大，数据资源也变得庞大且丰富，使用学习算法解决问题比以前更快、更准确，也更高效。此外，同样的学习算法还能用来解决许多不同的难题，这远比为每个问题编写不同的程序更加节省人力。
注：以上内容摘自《深度学习 智能时代的核心驱动力量》文稿
本次推荐为书籍由人工智能先驱、AI教父所著的《深度学习 智能时代的核心驱动力量》
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作者：特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski（AI先驱、深度学习奠基人）
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