深度学习（Deep Learning）

AI知见编辑部 · 技术原理 · 持续更新

一句话说清

让机器通过看大量例子，自己琢磨出规律，像人学东西一样。

深度学习就像教小孩认猫。你不需要告诉他猫有胡子、尖耳朵，而是给他看成千上万张猫的照片，看多了他自然就认得了。机器也一样，给它海量数据，它自己找出关键特征，比如边缘、纹理、形状。这个过程叫“训练”，训练完它就能认新东西了。

它叫“深度”，是因为它像剥洋葱，一层一层地看。第一层看线条，第二层看形状，第三层看整体轮廓。层数越多，能理解的东西越复杂。比如人脸识别，底层看眼睛鼻子，高层看整张脸。这就是为什么它能干很多细活。

常见误解是觉得深度学习像人一样会思考。其实它只是超级会做统计匹配，没有真正的意识。比如它认错图片时，可能只是因为像素排列像，而不是真理解。另外，它学什么取决于你喂什么数据，数据有偏见，结果就有偏见。

你手机里的人脸解锁、语音助手、照片自动分类，背后都是它在干活。

人工智能是大目标，让机器变聪明。深度学习是实现这个目标的一种方法，就像“想健康”是目标，“跑步”是方法。

不用学技术，但知道它怎么工作有好处。比如看到AI换脸视频，你就知道那是拼出来的，不会轻易被骗。