算法，深度學習，人工智能早就融入我們生活很久了，我們使用的每一款app每一個網(wǎng)站都各式各樣的呈現(xiàn)著人工智能技術(shù)。我們早已不用在意如何獲取知識如何獲取資源，而是我們究竟想要知道什么，我們究竟在追求什么。到底有沒有被AI引導并不重要，而是我們作為個體是相信自我感受，樂意自己尋找答案還是相信AI，說實話每個人的成長不都是這樣嗎？父母早就告訴你某件事的道理和答案，或許多年之后你歷經(jīng)人世坎坷曲折也深刻認識到這個答案，那么重來一遍你會怎么選擇？這個選擇就是我們?nèi)缃衩鎸I的選擇。 人工智能大數(shù)據(jù)給出的答案確實是最正確的均值，可個體之所以為個體就在于其中參差，大數(shù)據(jù)訓練的AI永遠代表的是過去的數(shù)據(jù)整合，而不是未來，我們作為個體有權(quán)利也有責任走一條不同尋常的路，追隨自己的感受前進。即使大數(shù)據(jù)有一天終會揭發(fā)我們?nèi)祟惔蠖鄶?shù)人大多數(shù)時候做的事并無意義，但人類過往就是在多年重復那些悲歡離合愛恨情仇中一點點從舊社會走出來的，我們發(fā)明AI也是希望加速這個演進的過程而已，社會結(jié)構(gòu)，意識形態(tài)演進都需要所有人的努力，少一些人做那些重復的無意義的事未免不是件好事。 至于今年年初有些人對chatgpt的強烈反響其實很有趣，AI的引導讓有些人發(fā)現(xiàn)自己的所思所想所做并不是獨有的寶貴的無法替代的，事實上這些他們早就會，只不過之前沒有一個AI像chatgpt這樣語言流暢，易于指令罷了。人類與人工智能最好的關(guān)系是互相引導，互相尊重，2023年AI都努力學會了人類語言，人類真的不能再怠惰啦。盡可能多的放縱的去學習吧，未來變得越來越刺激了，不是嗎？

與人類相比，深度學習想要充分發(fā)揮作用，離不開海量的相關(guān)數(shù)據(jù)、單一領(lǐng)域的應用場景以及明確的目標函數(shù)，這三項缺一不可，如果缺少其中任何一項，深度學習將無用武之地。

此外，在借助大量數(shù)據(jù)進行訓練時，深度學習可以針對每一個用戶提供定制化的服務——基于海量數(shù)據(jù)中較相似用戶的數(shù)據(jù)，對每個用戶做出貼切的預測，以達到千人千面的效果。

盡管深度學習的最初靈感來源于人類的大腦，但二者的運作方式截然不同：深度學習所需要的數(shù)據(jù)量遠比人腦所需要的多得多?？墒且坏┙?jīng)過大數(shù)據(jù)訓練，它在相同領(lǐng)域的表現(xiàn)將遠遠超過人類（尤其是在數(shù)字的量化學習，例如挑選某人最可能購買的產(chǎn)品，或從100萬張臉中挑選最匹配的一張）——相對來說，人類在同一時間內(nèi)只能把注意力放在少數(shù)幾件事情上面，而深度學習算法卻可以同時處理海量信息，并且發(fā)現(xiàn)在大量數(shù)據(jù)背后的模糊特征之間的關(guān)聯(lián)，這些模糊特征不僅復雜而且微妙，人類往往無法理解，甚至可能不會注意到。

如果把算力比作AI的引擎，那么數(shù)據(jù)就是AI的燃料，直到最近10年，算力才變得足夠高效，數(shù)據(jù)才變得足夠豐富

深度學習的訓練方法是，針對特定的應用場景，給人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層“投喂”大量數(shù)據(jù)樣本，同時給輸出層“投喂”相應的“正確答案”，通過這樣的訓練，不斷優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部參數(shù)，使根據(jù)輸入生成最接近“正確答案”的輸出的概率最高。在輸入層和輸出層之間，可能存在很多中間層（又稱隱藏層），從而能夠更深入地刻畫所處理對象的特征，并具備更強大的函數(shù)模擬能力。