深度學習技術的發展與應用

曾凡槊

近年來，深度學習技術已成為人工智能最熱門的研究領域之一，其在自然語言處理、語音識別、圖像處理等領域都取得了突破性進展。本文首先簡要介紹了深度學習技術的概念，發展歷史，之后舉例說明了深度學習技術在醫學、教育、安防行業的應用，最后分析了當前深度學習技術面臨的挑戰以及未來的發展前景。

1.引言

2016年，谷歌研發團隊DeepMind設計的AlphaGo與韓國圍棋世界冠軍李世石進行了圍棋人機大戰，最終以4比1的總比分獲勝，震驚了世界。AlphaGo是一款圍棋人工智能程序，之所以擁有如此高超的圍棋水平，很大程度上得益于其應用的深度學習技術。深度學習是人工智能的一個研究方向，近年來由于計算機算力的提高以及算法的進步，其在許多領域如計算機視覺，語音識別，自然語言處理等已經顯現出巨大的能量，取得了許多突破性的進展[1]。

深度學習的概念最初由加拿大多倫多大學的Hinton教授和他的學生在2006年提出。深度學習通過建立一個與人腦類似的神經網絡來分析、處理數據，主要借助人腦的多層抽象機制，來實現對大規模數據的建模[2]。深度學習同支撐向量機，Boosting，最大熵方法等淺層學習方法不同，其可通過學習一種深層非線性網絡結構，實現對復雜函數逼近（如對多維數據的分布進行表示），從而為解決復雜問題提供了可能。

2.深度學習技術概述

深度學習是人工神經網絡的一種變體。人工神經網絡是利用計算機技術對大腦的抽象、簡化和模擬，神經網絡一般是由多個人工神經元相互連接組成的。神經網絡廣泛使用的一種連接方式包括三層，分別為: 輸入層、隱藏層和輸出層。其中，輸入層的各神經元用于接收輸入信號，并傳輸到隱藏層的各神經元，之后隱藏層中的神經元通過激活函數處理后繼續將信號傳輸到輸出層各神經元。人工神經網絡中的輸入以及各層神經元的個數不固定，隱藏層也可以有多層，在通常情況下隱藏層有5層、6層、甚至10多層，這些都需要根據所要解決問題的復雜性而定。

計算機硬件技術的發展為多層神經網絡的實現提供了基礎，研究者可以通過較高配置的計算機來建立更多層的神經網絡，實現復雜的網絡模型，此時，利用多層神經網絡進行“深度學習”才有了真正意義。

3.深度學習的應用

3.1 醫學影像分析

目前，在醫學領域特別是醫學影像分析方面，深度學習技術已被廣泛使用[3]。糖尿病性視網膜病變如果不加干預，繼續加重可能會導致失明，全世界范圍內有超過4億的糖尿病患者存在該病風險，假如能在發病早期進行確診，采取相應的治療方式將有很大的幾率治愈。谷歌公司的研究團隊采用深度學習技術建立了一個自動識別模型，模型在超過10萬張視網膜眼底圖像數據集上進行了訓練，圖像數據都是經過眼科專家逐一標注的，保證了訓練數據的準確性，之后研究者對模型進行了驗證，最終機器的識別效能與人類專家相當。未來，當該技術更加成熟達到臨床應用條件后，能夠在保證識別準確性的同時減少患者的等待時間，患者可以在疾病的早期就能就醫，防止疾病的進一步發展。

皮膚癌是一種惡性腫瘤，由于其存在于皮膚表面，容易被患者忽視。皮膚癌的篩查主要依賴臨床醫生的視覺判斷同時結合臨床表現，若還不能明確診斷，則需進行皮膚鏡分析、活檢和病理學分析。通過皮膚鏡進行皮膚癌篩查依賴醫生豐富的臨床經驗，由于其復雜的臨床表型，即使是經驗豐富的醫生也不能100%確認，常常需要借助病理分析，而病理分析耗時且費用昂貴，不能滿足篩查的需要。 2017年初，斯坦福大學研究團隊利用深度學習技術結合遷移學習技術，通過對近13萬張皮膚表面圖片的訓練，得到了一個可以對超過2000種疾病進行識別的智能模型。隨后，研究者將此模型和多位皮膚科醫生進行了識別準確率的競賽，人工智能系統在較量中均表現出與人類專家不相上下的水平，準確率接近70%，比人類專家高出近4%。

當前，基于深度學習技術的醫學影像處理技術在某些領域達到甚至超過了人類專家的水平，在不久的將來，隨著技術的進一步發展，越來越多的醫院將會開始使用人工智能技術，輔助臨床醫生，提高疾病診斷的準確率和效率。

3.2 教育

訊飛聯合實驗室是致力于語言認知計算領域的技術創新，已在類人答題、語音轉寫、作文評閱等方面進行了深入研究，其中，對作文進行批閱的機器智能閱卷系統是其中一項重要的研發成果，已經開始部分試用[4]。

作為考試中的主觀題，利用機器對作文進行批閱困難重重。20世紀60年代以來、國外許多專家和學者就致力于這方面的研究，比如托福考試作文測評系統Erater系統。Erater系統是一種在線測評英語寫作能力的計算機系統，學生在線向該系統提交其撰寫的作文后，3秒之內系統即可作出評測，向用戶反饋其文章存在的問題，并給出評分結果。然而這類系統大部分針對的都是非母語作文，作文中的錯誤大多是一些基礎性拼寫錯誤，或者是初級語法錯誤，通過規則可以比較容易地讓機器識別從而實現批閱。而對于母語作文，情況就復雜得多，需要從文采、篇章銜接、立意等更高層次做出評判。這種智能閱卷系統能減少教師的重復勞動，可以減少教師的工作壓力。教師可以有更多的精力來做創造性的工作，例如與學生進行思想交流，啟發學生智慧等。

3.3 安防

人臉識別技術在過去幾年進展非常大，特別是結合了深度學習技術的人臉識別算法，相比幾年前，在同一測試集上新的算法的錯誤率下降十分明顯[5]。人臉識別在安防產業的應用十分廣泛，如對視頻圖像進行分析、門禁等。安防領域應用人臉識別模型時，尤其要注意光照、角度、表情問題，系統的魯棒性、可靠性要求較高。

目前道路上部署的絕大多數攝像機裝置采集的圖像分辨率較低，且為了提高采集范圍，視角設置的較廣，距離行人較遠，不能滿足人臉識別算法的基本要求，采集的人臉圖像常常比較模糊，只能從圖像中分辨出人的外形。盡管采集的圖像比較模糊，但如果能利用算法提取人物的身高、衣著等信息也十分有價值。例如，公安機關常常需要從視頻信息中確定嫌疑人的逃跑路線，如果算法能夠自動追蹤可疑人物的話將大大提高公安機關的辦案效率。

4.深度學習技術面臨的問題

雖然深度學習模型具有強大的表示能力，但是這種表示是隱式的，且依賴大量的模型參數；另一方面，深度學習是一個“黑箱”模型，可解釋性差，模型的好壞常常依賴參數的選擇與優化，而參數優化很大程度上是經驗的[1]。

深度學習的理論源于對大腦結構的模擬，而現如今人類對大腦的理解也存在局限性，因此以此為基礎的深度學習其理論的正確性與否還未可知，盡管目前其在很多任務的表現十分亮眼，研究者也設計了許多深度學習模型，但其理論問題一直被反對者詬病。

在工程應用時，如何解決海量數據訓練所需的算力是每個深度學習應用首先要解決的問題。目前深度模型的訓練較長，根據模型的大小從幾天到幾個月的都有，而隨著互聯網技術不斷普及，數據樣本將不斷增加，訓練時間將會是制約互聯網公司發布產品的瓶頸。未來，需要進一步完善技術、發展適合深度模型的專用芯片等硬件設備，提高模型的訓練效率。

5.討論

雖然深度學習模型在許多任務上取得了突破性進展，但還存在理論和工程方面的問題。深度學習模型往往依賴大規模的數據集，當數據十分敏感時，數據的安全問題也十分突出，例如深度學習在處理醫療數據時，病人的隱私包含需要重點考慮。

深度學習技術發展是人工智能領域的一大進步，未來隨著技術的不斷成熟，將會為人們的生活帶來更多智能化的體驗。