近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，先从三个概念的正本清源开始。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如图1所示，即：人工智能>机器学习>深度学习。
图1：人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意
2.机器学习
区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。这句话有点“云山雾罩”的感觉，让人不知所云，下面我们从机器学习的实现和方法论两个维度进行剖析，帮助读者更加清晰地认识机器学习的来龙去脉。
2.1机器学习的实现
机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于归纳和演绎：
归纳：从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与输入X的关系（可以想象成是某种表达式）。
演绎：从一般规律推导出具体案例的结果，机器学习中的“预测”亦是如此。基于训练得到的Y与X之间的关系，如出现新的输入X，计算出输出Y。通常情况下，如果通过模型计算的输出和真实场景的输出一致，则说明模型是有效的。
2.2机器学习的方法论
机器学习的方法论和人类科研的过程有着异曲同工之妙，下面以“机器从牛顿第二定律实验中学习知识”为例，帮助读者更加深入理解机器学习（监督学习）的方法论本质，即在“机器思考”的过程中确定模型的三个关键要素：假设、评价、优化。
2.2.1案例：机器从牛顿第二定律实验中学习知识
牛顿第二定律
牛顿第二定律是艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的，其常见表述：物体加速度的大小跟作用力成正比，跟物体的质量成反比，与物体质量的倒数成正比。牛顿第二运动定律和第一、第三定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。
在中学课本中，牛顿第二定律有两种实验设计方法：倾斜滑动法和水平拉线法，如图2所示。
图2：牛顿第二定律实验设计方法
相信很多读者都有摆弄滑轮和小木块做物理实验的青涩年代和美好回忆。通过多次实验数据，可以统计出如表1所示的不同作用力下的木块加速度。
表1：实验获取的大量数据样本和观测结果
2.2.2如何确定模型参数？
图3：确定模型参数示意图
2.2.3模型结构
模型假设、评价函数和优化算法是如何支撑机器学习流程的呢？如图4所示。
图4：机器学习流程
模型假设：世界上的可能关系千千万，漫无目标的试探Y~X之间的关系显然是十分低效的。因此假设空间先圈定了一个模型能够表达的关系可能，如蓝色圆圈所示。机器还会进一步在假设圈定的圆圈内寻找最优的Y~X关系，即确定参数w。
评价函数：寻找最优之前，我们需要先定义什么是最优，即评价一个Y~X关系的好坏的指标。通常衡量该关系是否能很好的拟合现有观测样本，将拟合的误差最小作为优化目标。
优化算法：设置了评价指标后，就可以在假设圈定的范围内，将使得评价指标最优（损失函数最小/最拟合已有观测样本）的Y~X关系找出来，这个寻找最优解的方法即为优化算法。最笨的优化算法即按照参数的可能，穷举每一个可能取值来计算损失函数，保留使得损失函数最小的参数作为最终结果。
从上述过程可以得出，机器学习的过程与牛顿第二定律的学习过程基本一致，都分为假设、评价和优化三个阶段：
上述方法论使用更规范化的表示如图5所示，未知目标函数f，以训练样本
为依据。从假设集合H中，通过学习算法A找到一个函数g。如果g能够最大程度的拟合训练样本D，那么可以认为函数g就接近于目标函数f。
图5：规范化表示
在此基础上，许多看起来完全不一样的问题都可以使用同样的框架进行学习，如科学定律、图像识别、机器翻译和自动问答等，它们的学习目标都是拟合一个“大公式f”，如图6所示。
图6：机器学习就是拟合一个“大公式”
3.深度学习
图7：深度学习的模型复杂度难以想象
图8：模拟人脑结构，针对各种任务设计不同的深度学习模型
3.1神经网络的基本概念
神经网络基本结构如图9所示。
图9：神经网络基本结构示意图
神经元：神经网络中每个节点称为神经元，由两部分组成：
加权和：将所有输入加权求和。
非线性变换（激活函数）：加权和的结果经过一个非线性函数变换，让神经元计算具备非线性的能力。
多层连接：大量这样的节点按照不同的层次排布，形成多层的结构连接起来，即称为神经网络。
前向计算：从输入计算输出的过程，顺序从网络前至后。
计算图：以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图，也可以将神经网络的计算图以公式的方式表达：
3.2深度学习的发展历程
神经网络思想的提出已经是70多年前的事情了，现今的神经网络和深度学习的设计理论是一步步趋于完善的。在这漫长的发展岁月中，一些取得关键突破的闪光时刻，值得深度学习爱好者们铭记，如图10所示。
图10：深度学习发展历程
1940年代：首次提出神经元的结构，但权重是不可学的。
50-60年代：提出权重学习理论，神经元结构趋于完善，开启了神经网络的第一个黄金时代。
1969年：提出异或问题（人们惊讶的发现神经网络模型连简单的异或问题也无法解决，对其的期望从云端跌落到谷底），神经网络模型进入了被束之高阁的黑暗时代。
1986年：新提出的多层神经网络解决了异或问题，但随着90年代后理论更完备并且实践效果更好的SVM等机器学习模型的兴起，神经网络并未得到重视。
2010年左右：深度学习进入真正兴起时期。随着神经网络模型改进的技术在语音和计算机视觉任务上大放异彩，也逐渐被证明在更多的任务，如自然语言处理以及海量数据的任务上更加有效。至此，神经网络模型重新焕发生机，并有了一个更加响亮的名字：深度学习。
大数据是神经网络发展的有效前提。神经网络和深度学习是非常强大的模型，需要足够量级的训练数据。时至今日，之所以很多传统机器学习算法和人工特征依然是足够有效的方案，原因在于很多场景下没有足够的标记数据来支撑深度学习。深度学习的能力特别像科学家阿基米德的豪言壮语：“给我一根足够长的杠杆，我能撬动地球！”。深度学习也可以发出类似的豪言：“给我足够多的数据，我能够学习任何复杂的关系”。但在现实中，足够长的杠杆与足够多的数据一样，往往只能是一种美好的愿景。直到近些年，各行业IT化程度提高，累积的数据量爆发式地增长，才使得应用深度学习模型成为可能。
3.3深度学习的研究和应用蓬勃发展
早在1998年，一些科学家就已经使用神经网络模型识别手写数字图像了。但深度学习在计算机视觉应用上的兴起，还是在2012年ImageNet比赛上，使用AlexNet做图像分类。如果比较下1998年和2012年的模型，会发现两者在网络结构上非常类似，仅在细节上有所优化。在这十四年间，计算性能的大幅提升和数据量的爆发式增长，促使模型完成了从“简单的数字识别”到“复杂的图像分类”的跨越。
另一方面，以深度学习为基础的人工智能技术，在升级改造众多的传统行业领域，存在极其广阔的应用场景。图12选自艾瑞咨询的研究报告，人工智能技术不仅可在众多行业中落地应用（广度），同时，在部分行业（如安防、遥感、互联网、金融、工业等）已经实现了市场化变现和高速增长（深度），为社会贡献了巨大的经济价值。
3.4深度学习改变了AI应用的研发模式
3.4.1实现了端到端的学习
深度学习改变了很多领域算法的实现模式。在深度学习兴起之前，很多领域建模的思路是投入大量精力做特征工程，将专家对某个领域的“人工理解”沉淀成特征表达，然后使用简单模型完成任务（如分类或回归）。而在数据充足的情况下，深度学习模型可以实现端到端的学习，即不需要专门做特征工程，将原始的特征输入模型中，模型可同时完成特征提取和分类任务，如图14所示。
图14：深度学习实现了端到端的学习
以计算机视觉任务为例，特征工程是诸多图像科学家基于人类对视觉理论的理解，设计出来的一系列提取特征的计算步骤，典型如SIFT特征。在2010年之前的计算机视觉领域，人们普遍使用SIFT一类特征+SVM一类的简单浅层模型完成建模任务。
说明：
3.4.2实现了深度学习框架标准化
除了应用广泛的特点外，深度学习还推动人工智能进入工业大生产阶段，算法的通用性导致标准化、自动化和模块化的框架产生，如图15所示。
图15：深度学习模型具有通用性特点
图16：深度学习框架大大减低了AI建模难度
4.人工智能的职业发展空间广阔
哲学家们告诉我们，做我们所喜欢的，然后成功就会随之而来。
——沃伦·巴菲特（全球著名的投资家）
相信本课程的读者中有很多在校筹备找工作的同学和职场中期望转型的工程师，大家普遍对人工智能的职业发展非常关心。下面就从经济回报的视角，分析下人工智能是不是一个有前途的职业。坦率的说，如巴菲特所言，选择一个自己喜欢的职业是真正的好职业。但对于多数普通人，经济回报也是职业选择的重要考虑因素。一个有高经济回报的职业一定是市场需求远远大于市场供给的职业，且市场需求要保持长期的增长，而市场供给难以中短期得到补充。
人工智能岗位的市场需求旺盛
互联网行业由于技术成熟周期短，应用落地的推进速度快，反而形成一条增长率更高（年增长率超过100%）但增长周期更短的曲线（电脑互联网时代10年，移动互联网时代10年）。当行业增长达到顶峰，对岗位的需求也会相应回落，如同2021年底的互联网行业的现状。
图17：人工智能岗位的市场供给对比
复合型人才成为市场刚需
在人工智能落地到千行万业的过程中，企业需求量最大、也最为迫切的是既懂行业知识和场景，又懂人工智能理论，还具备实践能力和经验的“复合型人才”。成为“复合型人才”不仅需要学习书本知识，还要大量进行产业实践，使得这种人才有成长深度，供给增长缓慢。从上述分析可见，当人工智能产业在未来几十年保持稳定的增长，而产业需要的“复合型人才”又难以大量供给的情况下，人工智能应用研发岗位会维持一个很好的经济回报。
人生天地之间，若白驹过隙，忽然而已，每个人都希望留下自己的足迹。为何要学习深度学习技术，以及如何通过这本书来学习呢？一方面，深度学习的应用前景广阔，是极好的发展方向和职业选择。另一方面，本书会使用国产的深度学习框架飞桨（PaddlePaddle）来编写实践案例，基于框架的编程让深度学习变得易学易用。