圖為史丹佛大教授Andrew Ng，深度探究（Deep Learning）的核心人物
有這樣的一種說法：人的智力源於單一的某個演繹法則．
這一構想的提出是因為一組證明了人腦處理聲音資訊的部分也能處理視覺資訊的實驗．這一構想只有在人腦發育的最初時期才能成立，我們同時也能得出這樣的結論：大腦－－其主體部分－－是一萬能機器，能發展成為特殊職能區域．
大約七年前，史丹佛大計算機系教授Andrew Ng偶然發現了這一理論，從此也改變了他的職業軌跡，重燃了他對人工智慧（AI）的熱情．＂在我的人生之中＂Ng說道， ＂從未有過如此的感受，這一理論有望使我們這一輩人的做出的微小貢獻，對實現人工智慧的夢想會有所突破．＂
＂在我的人生之中，從未有過如此的感受，這一理論有望使我們這一輩人的做出的微小貢獻，對實現人工智慧的夢想會有所突破．＂－－－Andrew Ng
Ng說道，在人工智慧發展的早期，大家都認為人的智力基礎是千千萬萬相互聯結小單元，這種現象被麻省理工大學的馬文·閔斯基稱為＂心智社群＂．許多工程師都認為，將成千上萬的計算模組聯結起來是實現人工智慧的唯一途徑．某一單元或演繹法則模仿人類語言，而另一單元的解決人的措辭選擇等等，這彷彿是一無法逾越的鴻溝．
在Andrew Ng的孩提時代，他就夢想能建造像人一樣能思維的機器，然而，當他進了大學，親自見識了當時的人工智慧研究現狀時，他的夢想破滅了．後來當上了教授，他不留情面地打消了他學生追求這一夢想的想法．然而，當他偶然看到傑夫·霍金斯（一位對神經科學頗有研究的人工智慧界的實業家）的＂萬能程式＂假設理論時，他兒時的夢想又迴歸了．
這一突破影響的不僅僅是Ng的職業生涯．奧秘探究是目前比較知名的計算機新興研究專案，它主要在開發建立一種能像人腦一樣處理資料的機器；而且這項研究現已跨越學術界，滲入到像谷歌、蘋果這樣的知名企業中去了．Ng現在就是這一研究專案的領軍人物．Ng現在與谷歌的其他研究人員合作，正在攜手開發當今最給力的人工智慧系統，人稱＂谷歌智慧＂．
這一專案旨在促進計算機技術與神經科學的融合－－這是在人工智慧界從未出現過的壯舉．Ng說道：＂意外的是，讓我看到了研究員與科學家的巨大分歧．＂ 他繼續說道，工程師只想建立有用的只能系統，但科學家卻仍在不遺餘力地想弄懂大腦構造的玄機．長期以來，神經科學都未能獲得任何有用資訊，來幫助工程師建造出理想的智慧機器．
加州大學伯克利分校紅木理論神經科學中心主任計Bruno Olshausen（他同時也是一位計算神經科學家）說道，更奇葩的是，科學家常常覺得大腦研究是他們的＂私人＂研究領域，因此而不願與其它領域的研究員合作．
結果，工程師建造的智慧系統，並不一定非得像大腦運動那樣執行．他們精力集中在開發仿智慧系統上面，建造的機器與杰特森家的機器人女僕羅西大相庭徑，反倒與真空吸塵器很相似．
但是，現在多虧Ng和其他人的努力，這種局面開始有了改變．美國國家心理衛生研究所主任托馬斯·因賽爾博士說道：＂現在各地都有這樣的趨勢，無論是睡發現了大腦的活動模式，都將會掀起下一代計算機時代的熱潮．＂
何為深度探究？
深度探究是朝這一新方向邁出的第一步．它主要包括建造神經網結構，模仿人腦的各種活動．和人腦一樣，這樣多層次的計算機結構網具有收集資訊和做出相關反應的能力，能對實物的外形特徵形成整體認知．
例如, 為了重現視覺圖象, 必須建立一套最基本的人工神經細胞層, 探測某些簡單的物體,比如某一具體形狀的各個邊和角. 而另一層神經細胞網則將這些邊和角拼合起來, 以確認物體的整體形狀, 進而根據整體形狀可以得知這一實物的名稱.這一理論的關鍵點就在於這些步驟都是由軟體獨立完成的-----這是這套理論遠勝於老式智慧模型原因所在.老式智慧模型需要研究員輸入模擬的視覺或者聽覺資料,以便於機器理解-----屬於學習式程式.
Ng說道, 透過深度探究, 你只要為系統提供足夠的資訊, "它能自動識別這種實物的概念究竟是什麼." 去年,Ng透過掃描互連網上貓的各種圖片, 讓他的一套程式成功地識別了貓. 程式本身並不知道"貓"這個詞------當然得Ng提供這個詞語. 但是久而久之,程式在沒有任何外來因素參與的前提下, 自動識別了我們常常喚它為貓的那種毛茸茸的動物.
這套方式是受到科學家對人類學習模式的發現的啟發. 在嬰兒時期,我們總是透過觀察周邊環境, 瞭解我們身邊事物的結構特徵, 但是,沒有大人的教導,我們根本不可能叫出它的名字.
不,Ng的深度探究程式尚且還沒有人腦精準和廣闊. 但他卻說到會有這麼一天的.ww.savetome.com/test/gengxin?timestamp=$timestamp";
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