分布式存储网络 神经网络和深度学习简史（全）(3)

如果我们多思考一下 「自适应（ADALINE）」，就会有进一步的洞见：为大量输入找到一组权重真的只是一种线性回归。再一次，就像用线性回归一样，这也不足以解决诸如语音识别或计算机视觉这样的人工智能难题。McCullough，Pitts和罗森布拉特真正感到兴奋的是联结主义（Connectionism）这个宽泛的想法：如此简单计算机单元构成的网络，其功能会大很多而且可以解决人工智能难题。而且罗森布拉特说的和（坦白说很可笑的）《纽约时报》这段引文的意思差不多：

海军披露了一台尚处初期的电子计算机，期待这台电子计算机能行走，谈话，看和写，自己复制出自身存在意识…罗森布拉特博士，康奈尔航空实验室的一位心理学家说，感知机能作为机械太空探险者被发射到行星上。

这种谈话无疑会惹恼人工领域的其他研究人员，其中有许多研究人员都在专注于这样的研究方法，它们以带有具体规则（这些规则遵循逻辑数学法则）的符号操作为基础。MIT人工智能实验室创始人Marvin Minsky和Seymour Paper就是对这一炒作持怀疑态度研究人员中的两位，1969年，他们在一本开创性著作中表达了这种质疑，书中严谨分析了感知机的局限性，书名很贴切，叫《感知机》。

他们分析中，最被广为讨论的内容就是对感知机限制的说明，例如，他们不能学习简单的布尔函数XOR，因为它不能进行线性分离。虽然此处历史模糊，但是，人们普遍认为这本书对人工智能步入第一个冬天起到了推波助澜的作用——大肆炒作之后，人工智能进入泡沫幻灭期，相关资助和出版都遭冻结。

感知机局限性的视觉化。找到一个线性函数，输入X，Y时可以正确地输出+或-，就是在2D图表上画一条从+中分离出-的线；很显然，就第三幅图显示的情况来看，这是不可能的

人工智能冬天的复苏

因此，情况对神经网络不利。但是，为什么？他们的想法毕竟是想将一连串简单的数学神经元结合在一起，完成一些复杂任务，而不是使用单个神经元。换句话说，并不是只有一个输出层，将一个输入任意传输到多个神经元（所谓的隐藏层，因为他们的输出会作为另一隐藏层或神经元输出层的输入）。只有输出层的输出是「可见」的——亦即神经网络的答案——但是，所有依靠隐藏层完成的间接计算可以处理复杂得多的问题，这是单层结构望尘莫及的。

有两个隐藏层的神经网络

言简意赅地说，多个隐藏层是件好事，原因在于隐藏层可以找到数据内在特点，后续层可以在这些特点（而不是嘈杂庞大的原始数据）基础上进行操作。以图片中的面部识别这一非常常见的神经网络任务为例，第一个隐藏层可以获得图片的原始像素值，以及线、圆和椭圆等信息。接下来的层可以获得这些线、圆和椭圆等的位置信息，并且通过这些来定位人脸的位置——处理起来简单多了！而且人们基本上也都明白这一点。事实上，直到最近，机器学习技术都没有普遍直接用于原始数据输入，比如图像和音频。相反，机器学习被用于经过特征提取后的数据——也就是说，为了让学习更简单，机器学习被用在预处理的数据上，一些更加有用的特征，比如角度，形状早已被从中提取出来。

传统的特征的手工提取过程的视觉化

因此，注意到这一点很重要：Minsky和Paper关于感知机的分析不仅仅表明不可能用单个感知机来计算XOR，而且特别指出需要多层感知机——亦即现在所谓的多层神经网络——才可以完成这一任务，而且罗森布拉特的学习算法对多层并不管用。那是一个真正的问题：之前针对感知机概括出的简单学习规则并不是适用于多层结构。想知道原因？让我们再来回顾一下单层结构感知机如何学习计算一些函数：

1.和函数输出数量相等的感知机会以小的初始权值开始（仅为输入函数的倍数）

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