05 · 02从神经网络到机器学习谁都不是最后的解药

02从神经网络到机器学习谁都不是最后的解药

第二章，从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解药。本章讲解多层神经网络如何成为现代人工智能的基础。被明斯基判为不育的多层网络，在七十年代末到八十年代初等来了反向传播算法，它能从右向左追溯错误的责任，逐层调整权重，从而训练网络。作者用实例对比：同样识别手写数字，感知机的正确率约百分之八十，而带五十个隐藏单元的神经网络达到百分之九十四。八十年代鲁梅尔哈特和麦克莱兰德领导的联结主义学派崛起，知识存在于单元之间的加权连接中，他们认为智能的关键在于构建合适的计算结构并从数据中学习。与此同时，符号派的专家系统日益暴露脆弱性，很难应对新情况，因为人类专家依赖的常识无法写成规则。书中用一句话点出两种方法的本质：符号系统擅长逻辑推理，亚符号系统擅长接飞盘这类感知任务。章末指出，机器学习成为独立分支学科，随着互联网数据爆发和芯片算力提升，下一场人工智能大变革的舞台已经准备就绪。

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