那些你以为是“贴心功能”的细节，全是深度学习在干活
你肯定有过这种经历：翻手机相册的时候，系统自动把你半年来拍的所有猫片归到一个单独的相册里，连去年冬天你在单元门门口喂的那只三花流浪猫，都没被漏掉。 你可能以为是哪个程序员写了个简单规则，只要检测到画面里有猫的轮廓，就自动归档。 错。
所谓的“深度”，就是它跟你小时候认东西的逻辑一模一样
你有没有想过，你小时候是怎么学会认猫的？ 没人给你发一本教材，列出来猫的十大生理特征，让你背下来考试。就是你妈抱着你走在路上，指着墙根蹲着的狸花猫说“你看，这是猫”，邻居家的胖橘猫凑过来蹭你腿，你妈又说“对，这也是猫”，偶尔遇到个长得像猫的小狗，你妈会及时纠正“这个不是哦，这是小狗”。看个几十次，你下次哪怕在画本上看到个简笔画的猫，都能准确认出来。 深度学习学东西的逻辑，跟这个过程几乎没差。
别被营销号吹的神乎其神，它真的没那么“聪明”
我见过太多文章，把深度学习写得跟要统治世界似的，说它马上就能取代医生、取代老师、取代所有白领工作。 扯。 就拿刚才认猫的例子说，之前有研究人员做过测试，在一张猫的照片上，给猫的耳朵旁边加几个人类肉眼根本注意不到的微小噪点，模型直接就懵了——它会非常笃定地告诉你，这张图拍的是一只猎豹，甚至是一辆消防车。 真的。 它根本不是真的“认识”猫。它只是从几百万张图里找到了某种统计规律，知道“出现这些像素块的组合，大概率对应的标签是猫”。你稍微改一点它没见过的像素组合，它的规律就失效了。 之前我用某AI修图工具，让它把我照片里举着的珍珠奶茶换成冰美式。等了三秒钟生成图，我盯着看了半天笑到打鸣——我那只举杯子的手，直接被P成了六根手指。 它根本不知道人应该长几根手指。它只是看了太多人举着冰美式的照片，觉得“哦，举着冰美式的画面，大概就是这个样子”，至于多一根手指少一根手指，它完全不在乎，也根本意识不到这有什么问题。 说实话，这玩意就像个刷了几百万道题库的学生。你给他出他见过的题型，他答得比谁都快，准确率高得吓人。但是你稍微改个题干，换个他没见过的考法，他直接就露怯，错得离谱。根本不是什么有自我意识的智慧生命，就是个会找规律的工具而已。 不过话说回来，上个月我帮我奶奶调试那个带自动避障的智能轮椅，那轮椅也是靠深度学习跑的。之前我奶奶下楼买个菜，总得喊我陪着，怕她摔着。现在她自己揣个布袋子就敢下去，遇到路上的行人、路边停的自行车，轮椅自己就绕开了，顺着小区的坡道慢慢往上走，遇到楼下的老姐妹，还能停下来聊个十分钟。 你说这玩意没用？那真的是站着说话不腰疼。 前阵子有个刚上大二的小孩找我聊，说他觉得深度学习太神了，想退学专门做这个。我问他，你知道现在跑一次中等规模的模型，要耗多少电费吗？他愣了。我又问他，你知道你现在手机上那些能自动帮你写朋友圈文案的小工具，背后堆了多少个程序员写的补丁，才没把你的银行卡号当成素材生成出去吗？ 他更愣了。 其实哪有什么神乎其神的黑科技啊。说白了，就是一帮人把之前人做的事，拆成了机器能看懂的步骤，再喂给机器海量的数据，让它自己慢慢找规律。它能帮你省很多重复的功夫，能帮你搞定很多之前人要花几个小时才能做完的琐事，但它终究是个工具。 就像你手里的螺丝刀，能拧螺丝，能拆盒子，但是你不能指望它自己帮你盖房子。作者|科技
排版|科技
审核|白杨