本篇文章百科互动给大家谈谈框架不再吵，GoogleBrain和DeepMind联合起来对抗OpenAI，以及google brain对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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alphago是什么语言开发的
Android以Java为编程语言，使接口到功能，都有层出不穷的变化，其中Activity等同于J2ME的MIDlet，一个 Activity 类（class）负责创建视窗（window），一个活动中的Activity就是在 foreground（前景）模式，背景运行的程序叫做Service。两者之间.
英语作文human vs alphago
Google's artificial intelligence-driven AlphaGo sofare program will challenge Ke Jie, the world's top professional Go player, at China's Future of Go Summit in May. The prospect of this petition beeen human and artificial intelligence has captured the attention of the Chinese public, where the game was invented more than 2,500 years ago, and driven interest in Google's DeepMind machine learning method that developed AlphaGo.We believe a machine could never replace a person as an adversary in future.It's a cold machine without blood, while we have spiritual power.
怎么看待alphago的这个失误
谷歌非常有谋略，先让阿尔法狗连赢三次，奠定胜利的事实，展示人工智能的厉害！让人恐慌！ 然后，谷歌让阿尔法狗输棋给李世石，以明白无误的方式告诉恐慌的人们：不要害怕，我们掌控着人工智能的！ 如果人工智能把人逼上绝路，人工智能产业就会遭到人们的封杀！ 谷歌输一局，缓和局面。
中日韩还有成千上万围棋学习者和相关从业人员，Google是商业公司，当然不会把事情做绝，肯定会考量这方面的因素。
比赛结束，alphago四比一完胜李世石，仅胜利的一局有很多人认为是谷歌为了让alphago有世界排名而故意输的一局，因为如果一个棋手一直连胜，是没有世界排名的，输了一局才有排名，按照官方发布目前alphago排名世界第二，中国小将柯杰世界第一。
如何评价AlphaGo的围棋水平
AlphaGo能够战胜李世石的确证明了他是有职业顶尖的水平，也就是的职业九段，其计算能力与局部分析能力超越职业九段！可是，AlphaGo要想拿到职业冠军是基本不可能的，因为它不会自主学习，需要输入对方的棋谱才能占优优势。
此外，在局部与大局的判断上，AlphaGo是有缺陷的，如果是遇到巅峰时期的李昌镐或是聂老聂卫平先生，折现缺点就会被无限放大。
总而言之，现在它的对局还是太少了，需要更多的对局与研究，看不同的棋风与派别对它的胜率的影响，究竟综合实力是多少，还需要考究！
人工智能的利与弊作文结尾？
机器人还是不一样，完全不受外界与情绪的任何干扰，坐下便拼杀起来。
它的芯片经历了十年换代，几乎对所有围棋套路了如指掌，面对我的每一步棋，都能识破我的意图，找到最合适的解决方法，更别提失误了，而我却并不急躁，慢慢悠悠，心中早已打好了算盘。
这盘棋下得出奇得慢，半个月，1个月，我也并不着急，AlphaGo作为一个高智商机器人也能准确捕捉到我的所有需求，我们不仅棋下得有条不紊，它更是端茶倒水，冷风热气，无微不至。
这棋转眼便下了三个月，我打定主意，心中不急，这AlphaGo作为机器人便更不知着急了，倒是观众们耐心早已磨完，他们催促也好，咒骂也罢，我自不动，每日只想一步棋，每日只下一步棋，但我内心却从未平静。
我等待着机会，更等待着灵感，后来已无人有心再关注这场比赛，我的心中也越发平静了。
直到那一天，我依如往常早早起床，一边诵读着道德经，一边在园中散步。
突然，一个灵感穿过我的头脑，一个阴阳卦象图转变为了一幅棋盘，“我若击杀这个未曾关注过的棋点，他岂不再无机会？”我哈哈大笑，回到棋盘前，下了这一步我等了许久的棋，不出所料，AlphaGo一筹莫展，投子认输。
世界轰动，人们重新将关注点拉到了我身上，我也不过多解释，手放背后：“道可道，非常道……”我先人一盘棋能下几个月，参悟世间之道，下的是道，而非棋，这岂是一个机器人能理解的？”从此之后，人们不再挑战AlphaGo，亦不再过度追求棋中胜负，他们好像也沉静了下来，回归了这项运动最本质的精髓，思考人生，思考自然，思考世界，找到了心中的那片桃花源。
如何评价柯洁与 AlphaGo 的对决
柯洁经历了英雄般的战斗后，依然第二局输给AlphaGo。
最有价值的信息可能来自AlphaGo之父萨比斯，中盘阶段他评论说：“不可思议，根据AlphaGo的评估，柯洁现在下得很完美。
”赛后萨比斯则评论：“这是一场惊心动魄的令人惊奇的比赛，柯洁几乎把AlphaGo逼到了极限。
”柯洁今天的最大收获是测出阿法狗的真实水平。
期望这次比赛能够验证。
当然它有两个前提条件，一是柯洁把最好水平发挥出来，二是AlphaGo能够经受真正的考验，而不是表面看它只赢一两个子，实际上后台胜率显示根本没有机会。
前天的第一局，AlphaGo赢了1.5目。
这是一个很小的差距，但柯洁下得谈不上多出色，因为从头到尾他基本没什么机会。
AlphaGo并不是一个赌徒，能赢100目绝不赢99；它是根据胜率估算来行棋的，如果赢1目而它认为胜率是100%，就没必要去下赢100目而胜率只有99%的棋。
所以，第一局柯洁远远没有逼出AlphaGo的真正实力。
昨天AlphaGo方面的消息，认为这次虽然只是一个单机版，但棋力已经比去年赢李世石的时候提高了三子。
这是一个挺吓人的消息，因为它会让人类棋手觉得，目前这个版本至少比人类强三子以上。
老实讲这挺绝望的，三子以上，四子。
那等于彻底宣布人类棋手跟AlphaGo已经是天壤之别。
知道，面对一个可以让四子的对手，这是职业和业余的差距，比赛已经失去意义，准确地说那叫戏耍。
它可以只赢1目甚至半目，但不说明任何问题，就像柯洁也可以让只输半目，但那又能说明什么。
难道会跑大街上喊，快看，柯洁只赢了半目。
谁都知道，柯洁想怎么赢就怎么赢，半目和100目没差别。
今天的比赛，由于“几乎把AlphaGo逼到了极限”，虽然不是让子棋，但基本可以猜出，在人类棋手高水平发挥的前提下，目前AlphaGo让不到人类三子，可能是二子或者略多。
挂盘讲解的李世石也做出这种判断：AlphaGo并没有提升三子的实力，估计大概有二子。
至此，本次比赛人类棋手的目标或者说心愿已经达到：测试出AlphaGo的真正实力。
否则，AlphaGo就永远是上帝般的存在。
知道它强，但不知道它到底多强，所以它就是上帝。
知道，没有上帝。
如果由于无法评测AI（人工智能）的水平，而把它视为上帝一样的存在，这不是人类进化或者说发展的方向。
等于把命运交给未知，哪怕这个未知是人类创造出来的，也有理由疑虑甚至恐惧。
所以要感谢柯杰，不愧围棋第一人，他今天的勇气和表现，至少让暂时可以从外部角度了解到AlphaGo的真实水平。
这是比胜负更重要的事情。
如何评价AlphaGo
题目：《人工智能》3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4:1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。
面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我！”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。
有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。
其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。
正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划（973）“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。
”“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。
从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。
是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化？蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。
而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。
每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。
“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的 胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。
然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。
我们似乎可以看到，不久的将来，到 处都是机器人在人们的指令下为人们服务；我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难 题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解；我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。
是的，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。
当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步！
AlphaGo是什么 谷歌AlphaGo全解读
AlphaGo一般指阿尔法围棋阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
对于最强AlphaGo Zero如何炼成的真心话,都在这里
最强AlphaGo Zero怎样炼成刚刚，Deepmind在Reddit的Machine Learning板块举办了在线答疑活动AMA,Deepmind强化学习组负责人David Silver和其同事热情地回答了网友们提出的各种问题。
由于在AMA前一天Deepmind刚刚发表了《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋）的论文，相关的提问和讨论也异常热烈。
什么是AMA?AMA(Ask Me Anything)是由Reddit的特色栏目，你也可以将其理解为在线的“真心话大冒险”。
AMA一般会约定一个时间，并提前若干天在Reddit上收集问题，回答者统一解答。
本次Deepmind AMA的回答人是：David Silver:Deepmind强化学习组负责人，AlphaGo首席研究员。
David Silver1997年毕业于剑桥大学，获得艾迪生威斯利奖。
David于2004年在阿尔伯塔大学获得计算机博士学位，2013年加盟DeepMind，是AlphaGo项目的主要技术负责人。
Julian Schritieser:Deepmind高级软件工程师。
此前有多位机器学习界的大牛/公司在Reddit Machine Learning版块开设AMA，包括：Google Brain Team、OpenAI Research Team 、Andrew Ng and Adam Coates、Jürgen Schmidhuber、Geoffrey Hinton、Michael Jordan 、Yann LeCun、Yoshua Bengio等。
我们从今天Deepmind的AMA中选取了一些代表性的问题，整理如下：关于论文与技术细节Q: Deepmind Zero的训练为什么如此稳定？深层次的增强学习是不稳定和容易遗忘的，自我对局也是不稳定和容易遗忘的，如果没有一个好的基于模仿的初始化状态和历史检查点，二者结合在一起应该是一个灾难...但Zero从零开始，我没有看到论文中有这部分的内容，你们是怎么做到的呢？David Silver：在深层增强学习上，AlphaGo Zero与典型的无模式算法（如策略梯度或者Q学习）采用的是完全不同的算法。
通过使用AlphaGo搜索，我们可以极大改进策略和自我对局的结果，然后我们会用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略及价值网络。
比起基于简便的基于梯度的策略改进，这样的做法会更加稳定。
Q：我注意到ELO等级分增长的数据只与到第40天，是否是因为论文截稿的原因？或者说之后AlphaGo的数据不再显著改善？David Silver:AlphaGo已经退役了！这意味着我们将人员和硬件资源转移到其他AI问题中，我们还有很长的路要走呐。
Q：关于论文的两个问题：Q1：您能解释为什么AlphaGo的残差块输入尺寸为19x19x17吗？我不知道为什么每个对局者需要用8个堆叠的二进制特征层来描述？我觉得1、2个层就够了啊。
虽然我不是100%理解围棋的规则，但8个层看起来也多了点吧？Q2：由于整个通道使用自我对局与最近的/最好的模型进行比较，你们觉得这对于采用参数空间的特定SGD驱动轨迹对否会有过拟合的风险？David Silver：说起来使用表征可能比现在用的8层堆叠的做法更好！但我们使用堆叠的方式观察历史数据有三个原因：1）它与其他领域的常见输入一致；2）我们需要一些历史状态来表示被KO;3）如果有一些历史数据，我们可以更好地猜测对手最近下的位置，这可以作为一种关注机制（注：在围棋中，这叫“敌之要点即我之要点”），而第17层用于标注我们现在究竟是执黑子还是白子，因为要考虑贴目的关系。
Q：有了强大的棋类引擎，我们可以给玩家一个评级——例如Elo围棋等级分就是通过棋手对局的分析逐步得出的，那么AlphaGo是否可以对过去有等级分前的棋手的实力进行分析？这可能为研究人类的认知提供一个平台。
Julian Schritieser：感谢分享，这个主意很棒！我认为在围棋中这完全可以做到，或许可以用最佳应对和实际应对的价值差异或者政策网络给每一手位置评估得到的概率来进行？我有空的时候试一下。
Q： 既然AlphaGo已经退役了，是否有将其开源的计划？这将对围棋社区和机器学习研究产生巨大的影响。
还有，Hassabis在乌镇宣称的围棋工具将会什么时候发布？David Silver：现在这个工具正在准备中。
不久后你就能看到新的消息。
Q:AlphaGo开发过程中，在系统架构上遇到的最大障碍是什么？David Silver：我们遇到的一个重大挑战是在和李世石比赛的时候，当时我们意识到AlphaGo偶尔会受到我们所谓的“妄想”的影响，也就是说，程序可能会错误理解当前盘面局势，并在错误的方向上持续许多步。
我们尝试了许多方案，包括引入更多的围棋知识或人类元知识来解决这个问题。
但最终我们取得了成功，从AlphaGo本身解决了这个问题，更多地依靠强化学习的力量来获得更高质量的解决方案。
围棋爱好者的问题Q:1846年，在十四世本因坊迹目秀策与十一世井上幻庵因硕的一盘对局中，秀策下的第127手让幻庵因硕一时惊急两耳发赤，该手成为扭转败局的“耳赤一手”。
如果是AlphaGo，是否也会下出相同的一首棋？Julian Schritieser：我问了樊麾，他的回答是这样的：当时的围棋不贴目，而AlphaGo的对局中，黑棋需贴7.5目。
贴目情况不同造成了古今棋局的差异，如果让AlphaGo穿越到当年下那一手，很有可能下的是不同的另一个地方。
Q：从已发布的AlphaGo相互对局看，执白子的时间更为充裕，因...
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：走棋网络（Policy Neork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
估值网络（Value Neork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。
DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了1，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 （default policy）部分替代了2的功能。
以下介绍下各部分。
1、走棋网络走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。
它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。
棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。
DarkForest在这部分有创新，通过在训练时预测三步而非一步，提高了策略输出的质量，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络（RL neork）的效果相当。
当然，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，而是用了直接通过训练学习到的网络（SL neork），理由是RL neork输出的走棋缺乏变化，对搜索不利。
有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络（见图2(a)），所以要是GPU更快一点（或者更多一点），AlphaGo肯定是会变得更强的。
所谓的0.1秒走一步，就是纯粹用这样的网络，下出有最高置信度的合法着法。
这种做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。
我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，让所有人都惊叹了下。
可以说，这一波围棋AI的突破，主要得益于走棋网络的突破。
这个在以前是不可想像的，以前用的是基于规则，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，需要慢慢调参数年，才有进步。
当然，只用走棋网络问题也很多，就我们在DarkForest上看到的来说，会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错，等等。
有点像高手不经认真思考的随手棋。
因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。
2、快速走子那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？有两个原因，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，AlphaGo说是3毫秒，我们这里也差不多，而快速走子能做到几微秒级别，差了1000倍。
所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，等到网络返回更好的着法后，再更新对应的着法信息。
其次，快速走子可以用来评估盘面。
由于天文数字般的可能局面数，围棋的搜索是毫无希望走到底的，搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。
在没有估值网络的时候，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，从当前盘面一路走到底，不考虑岔路地算出胜负，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。
这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，模拟走子的质量高，单次估值精度高但走子速度慢；模拟走子速度快乃至使用随机走子，虽然单次估值精度低，但可以多模拟几次算平均值，效果未必不好。
所以说，如果有一个质量高又速度快的走子策略，那对于棋力的提高是非常有帮助的。
为了达到这个目标，神经网络的模型就显得太慢，还是要用传统的局部特征匹配（local pattern matching）加线性回归（logistic regression）的方法，这办法虽然不新但非常好使，几乎所有的广告推荐，竞价排名，新闻排序，都是用的它。
与更为传统的基于规则的方案相比，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，所以性能提高起来会更快更省心。
AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。
24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。
这里，我们就看到了走子速度和精度的权衡。
和训练深度学习模型不同，快速走子用到了局部特征匹配，自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。
对此AlphaGo只提供了局部特征的数目（见Extended Table 4），而没有说明特征的具体细节。
我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。
我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了；而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，要能达到他们图2(b)这样的水准，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，而他们并未在文章中强调这一点。
在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平（见Extended Table 7倒数第二行），这是相当厉害的了。
任何使用传统方法在单机上达...
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openai和deepmind哪个更厉害
目前来看，OpenAI和DeepMind都是非常厉害的AI项目。但从技术上讲，OpenAI的研究领域更多元化，而DeepMind则重点关注自我学习算法。
深度学习的职业发展方向有哪些？
当前框架不再吵，GoogleBrain和DeepMind联合起来对抗OpenAI，人工智能发展借助深度学习技术突破得到框架不再吵，GoogleBrain和DeepMind联合起来对抗OpenAI了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对框架不再吵，GoogleBrain和DeepMind联合起来对抗OpenAI我国框架不再吵，GoogleBrain和DeepMind联合起来对抗OpenAI的技术水平提出发展建议。
一、深度学习技术现状
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。
深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。
深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。
深度学习技术仍不完美，有待于进一步提升。一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力，图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。因此，深度学习仍需解决以上问题。
二、深度学习发展趋势
深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能，业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层，随着网络层数的不断加深，其学习效果也越来越好，2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。如：2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构，这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性，业界探索并提出了新型神经网络节点，使得神经网络的功能越来越丰富。2017年，杰弗里辛顿提出了胶囊网络的概念，采用胶囊作为网络节点，理论上更接近人脑的行为，旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。2018年，DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功能，旨在赋予深度学习因果推理的能力。
深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间，运算量大，难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题，业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸，减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪（如剪枝、权值共享和量化等）和设计更精细的模型（如MobileNet等）两类。深度学习算法建模及调参过程繁琐，应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛，业界提出了自动化机器学习（AutoML）技术，可实现深度神经网络的自动化设计，简化使用流程。
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术，结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷，可直接从高维原始数据学习控制策略。为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量，业界引入了迁移学习的思想，从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。通过将训练好的模型迁移到类似场景，实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。
三、未来发展建议
加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果，基础理论研究贡献不足，如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出，我国研究贡献不足。在深度强化学习方面，目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出，我国尚没有突破性研究成果。近几年的研究热点生成式对抗网络（GAN）是由美国的研究人员Goodfellow提出，并且谷歌、facebook、twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型，有力推动了GAN技术的发展，而我国在这方面取得的研究成果较少。因此，应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究，提出更多原创性研究成果，增强全球学术研究影响力。
加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势，针对具有我国特色的个性化应用需求，加快对深度学习应用技术的研究。加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究，加快深度学习的工程化落地应用。加强深度学习在计算机视觉领域应用研究，进一步提升目标识别等视觉任务的准确率，以及在实际应用场景中的性能。加强深度学习在自然语言处理领域的应用研究，提出性能更优的算法模型，提升机器翻译、对话系统等应用的性能。
来源：产业智能官
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