超限學習機和深度學習的匯聚

超限學習機有三個方面的核心特征，分別是高精準度、盡可能少的人工干預，以及秒級、毫秒級甚至微秒級的實時學習。

——新加坡南洋理工大學終身正教授黃廣斌

“人工智能”一詞最初是在1956年被提出，距今已有60多年。過去，我本人很難理解中國人把計算機稱作電腦這件事。我當時就想為什么要叫電腦這個詞呢？計算機又沒有思維，但在人工智能高速發展的今天看來，“電腦”一詞才是最形象的，所以中國人很有遠見。

當數據在產業中應用產生價值，數據就會變得像石油一樣珍貴。人工智能時代的到來是不可逆轉的，在這個時候誰也不能離開人工智能，誰也不能把數據扔掉。高效的計算環境、高效的學習算法和豐富動態的數據是機器學習時代的三個必要條件，其實在十年前我們就已經具備了高效的計算環境和高效的學習算法，而最近五六年豐富動態的數據才顯得尤其重要。

相比于“農業革命”和“工業革命”，“智能革命”影響更大、更深遠，而現在智能革命猶如小荷才露尖尖角，好戲還在后面。現今，人工智能的形態正在發生著變化，人工智能正逐步深入到各行各業，從云端到生產線，從生產線到設備，從設備到傳感器等。其實超限學習機不是算法，而是一個體系，它包含了理論和網絡結構。超限學習機有三個方面的核心特征，分別是高精準度、盡可能少的人工干預，以及秒級、毫秒級甚至微秒級的實時學習。

某一天，我的腦袋里突然冒出來這樣的問題：自從現代人類祖先甚至更早（如果包括其他生物）以來，數百億甚至數千億人的大腦在過去數百萬年中是否有共同的基本學習算法？……