深度学习（deep learning）

深度学习教计算机认识事物，方式就像孩子慢慢学会读书——不是先发给一本规则手册，而是一层一层地把理解叠起来。所谓「深」，说白了就是层数多：一个神经网络不止一两层，而是几十甚至上百层，每一层把自己琢磨出的东西传给下一层。给它看一张照片，第一层也许只看出边缘和一团团颜色；下一层把这些拼成眼睛和车轮；更高的一层最终说出「猫」或「车」。

它的特别之处在于：没有人告诉网络什么是「边缘」、什么是「眼睛」。这些基本零件是它自己发现的——只要给它看上百万个例子，再不断把它往正确答案那边轻轻推一下，它就学会了。这个过程叫作按层级学习特征。这正是它与旧方法真正的分水岭：过去得靠人手把程序该找的线索一条条设计出来。

一个常见的误会：深度学习并不是另立门户、与其他人工智能并排的一种 AI。它只是机器学习里一项强大的技术，而机器学习又包在「人工智能」这个大概念之中。它不是魔法，也不是会思考的头脑——它是在巨大规模上找规律，而且喂给它的例子有多好，它就只能有多好。