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作者：徐漢彬
一、人工智能和新科技革命
2017年圍棋界發生了一件比較重要事，Master（Alphago）以60連勝橫掃天下，擊敗各路世界冠軍，人工智能以氣勢如虹的姿態出現在我們人類的面前。圍棋曾經一度被稱為“人類智慧的堡壘”，如今，這座堡壘也隨之成為過去。從2016年三月份AlphaGo擊敗李世石開始，AI全面進入我們大眾的視野，對於它的討論變得更為火熱起來，整個業界普遍認為，它很可能帶來下一次科技革命，並且，在未來可預見的10多年里，深刻得改變我們的生活。
其實，AI除了可以做我們熟知的人臉、語音等識別之外，它可以做蠻多有趣的事情。
例如，讓AI學習大量古詩之后寫古詩，並且可以寫出質量非常不錯的古詩。
又或者，將兩部設計造型不同的汽車進行融合，形成全新一種設計風格的新汽車造型。
還有，之前大家在朋友圈里可能看過的，將相片轉換成對應的藝術風格的畫作。
當前，人工智能已經在圖像、語音等多個領域的技術上，取得了全面的突破。與此同時，另外一個問題隨之而來，如果這一輪的AI浪潮真的將會掀起新的科技革命，那么在可預見的未來，我們整個互聯網都將發生翻天覆地的變化，深刻影響我們的生活。那么作為普通業務開發工程師的我，又應該以何種態度和方式應對這場時代洪流的沖擊呢？
在回答這個問題之前，我們先一起看看上一輪由計算機信息技術引領的科技革命中，過去30多年中國程序員的角色變化：
通過上圖可以簡總結：編程技術在不斷地發展並且走向普及，從最開始掌握在科學家和專家學者手中的技能，逐漸發展為一門大眾技能。換而言之，我們公司內很多資深的工程師，如果帶着今天對編程和計算機的理解和理念回到1980年，那么他無疑就是那個時代的計算機專家。
如果這一輪AI浪潮真的會帶來新的一輪科技革命，那么我們相信，它也會遵循類似的發展軌跡，逐步發展和走向普及。如果基於這個理解，或許，我們可以通過積極學習，爭取成為第一代AI工程師。
二、深度學習技術
這一輪AI的技術突破，主要源於深度學習技術，而關於AI和深度學習的發展歷史我們這里不重復講述，可自行查閱。我用了一個多月的業務時間，去了解和學習了深度學習技術，在這里，我嘗試以一名業務開發工程師的視角，以盡量容易讓大家理解的方式一起探討下深度學習的原理，盡管，受限於我個人的技術水平和掌握程度，未必完全准確。
1. 人的智能和神經元
人類智能最重要的部分是大腦，大腦雖然復雜，它的組成單元卻是相對簡單的，大腦皮層以及整個神經系統，是由神經元細胞組成的。而一個神經元細胞，由樹突和軸突組成，它們分別代表輸入和輸出。連在細胞膜上的分叉結構叫樹突，是輸入，那根長長的“尾巴”叫軸突，是輸出。神經元輸出的有電信號和化學信號，最主要的是沿着軸突細胞膜表面傳播的一個電脈沖。忽略掉各種細節，神經元，就是一個積累了足夠的輸入，就產生一次輸出（興奮）的相對簡單的裝置。
樹突和軸突都有大量的分支，軸突的末端通常連接到其他細胞的樹突上，連接點上是一個叫“突觸”的結構。一個神經元的輸出通過突觸傳遞給成千上萬個下游的神經元，神經元可以調整突觸的結合強度，並且，有的突觸是促進下游細胞的興奮，有的是則是抑制。一個神經元有成千上萬個上游神經元，積累它們的輸入，產生輸出。
人腦有1000億個神經元，1000萬億個突觸，它們組成人腦中龐大的神經網絡，最終產生的結果即是人的智能。
2. 人工神經元和神經網絡
一個神經元的結構相對來說是比較簡單的，於是，科學家們就思考，我們的AI是否可以從中獲得借鑒？神經元接受激勵，輸出一個響應的方式，同計算機中的輸入輸出非常類似，看起來簡直就是量身定做的，剛好可以用一個函數來模擬。
通過借鑒和參考神經元的機制，科學家們模擬出了人工神經元和人工神經網絡。當然，通過上述這個抽象的描述和圖，比較難讓大家理解它的機制和原理。我們以“房屋價格測算”作為例子，一起來看看：
一套房子的價格，會受到很多因素的影響，例如地段、朝向、房齡、面積、銀行利率等等，這些因素如果細分，可能會有幾十個。一般在深度學習模型里，這些影響結果的因素我們稱之為特征。我們先假設一種極端的場景，例如影響價格的特征只有一種，就是房子面積。於是我們收集一批相關的數據，例如，50平米50萬、93平米95萬等一系列樣本數據，如果將這些樣本數據放到而為坐標里看，則如下圖：
然后，正如我們前面所說的，我們嘗試用一個“函數”去擬合這個輸入（面積x）和輸出（價格y），簡而言之，我們就是要通過一條直線或者曲線將這些點“擬合”起來。
假設情況也比較極端，這些點剛好可以用一條“直線”擬合（真實情況通常不會是直線），如下圖：
那么我們的函數是一個一次元方程f(x) = ax +b，當然，如果是曲線的話，我們得到的將是多次元方程。我們獲得這個f(x) = ax +b的函數之后，接下來就可以做房價“預測”，例如，我們可以計算一個我們從未看見的面積案例81.5平方米，它究竟是多少錢？
這個新的樣本案例，可以通過直線找到對應的點（黃色的點），如圖下：
粗略的理解，上面就是AI的概括性的運作方式。這一切似乎顯得過於簡單了？當然不會，因為，我們前面提到，影響房價其實遠不止一個特征，而是有幾十個，這樣問題就比較復雜了，接下來，這里則要繼續介紹深度學習模型的訓練方式。這部分內容相對復雜一點，我盡量以業務工程師的視角來做一個粗略而簡單的闡述。
3. 深度學習模型的訓練方式
當有好幾十個特征共同影響價格的時候，自然就會涉及權重分配的問題，例如有一些對房價是主要正權重的，例如地段、面積等，也有一些是負權重的，例如房齡等。
（1）初始化權重計算
那么，第一個步其實是給這些特征加一個權重值，但是，最開始我們根本不知道這些權重值是多少？怎么辦呢？不管那么多了，先給它們隨機賦值吧。隨機賦值，最終計算出來的估算房價肯定是不准確的，例如，它可能將價值100萬的房子，計算成了10萬。
（2）損失函數
因為現在模型的估值和實際估值差距比較大，於是，我們需要引入一個評估“不准確”程度的衡量角色，也就是損失（loss）函數，它是衡量模型估算值和真實值差距的標准，損失函數越小，則模型的估算值和真實值的察覺越小，而我們的根本目的，就是降低這個損失函數。讓剛剛的房子特征的模型估算值，逼近100萬的估算結果。
（3）模型調整
通過梯度下降和反向傳播，計算出朝着降低損失函數的方向調整權重參數。舉一個不恰當的比喻，我們給面積增加一些權重，然后給房子朝向減少一些權重（實際計算方式，並非針對單個個例特征的調整），然后損失函數就變小了。
（4）循環迭代
調整了模型的權重之后，就可以又重新取一批新的樣本數據，重復前面的步驟，經過幾十萬次甚至更多的訓練次數，最終估算模型的估算值逼近了真實值結果，這個模型的則是我們要的“函數”。
為了讓大家更容易理解和直觀，采用的例子比較粗略，並且講述深度學習模型的訓練過程，中間省略了比較多的細節。講完了原理，那么我們就開始講講如何學習和搭建demo。
三、深度學習環境搭建
在2個月前，人工智能對我來說，只是一個高大上的概念。但是，經過一個多月的業余時間的認真學習，我發現還是能夠學到一些東西，並且跑一些demo和應用出來的。
1. 學習的提前准備
（1）部分數學內容的復習，高中數學、概率、線性代數等部分內容。（累計花費了10個小時，挑了關鍵的點看了下，其實還是不太夠，只能讓自己看公式的時候，相對沒有那么懵）
（2）Python基礎語法學習。（花費了3個小時左右，我以前從未寫過Python，因為后面Google的TensorFlow框架的使用是基於Python的）
（3）Google的TensorFlow深度學習開源框架。（花費了10多個小時去看）
數學基礎好或者前期先不關注原理的同學，數學部分不看也可以開始做，全憑個人選擇。
2. Google的TensorFlow開源深度學習框架
深度學習框架，我們可以粗略的理解為是一個“數學函數”集合和AI訓練學習的執行框架。通過它，我們能夠更好的將AI的模型運行和維護起來。
深度學習的框架有各種各樣的版本（Caffe、Torch、Theano等等），我只接觸了Google的TensorFlow，因此，后面的內容都是基於TensorFlow展開的，它的詳細介紹這里不展開講述，建議直接進入官網查看。非常令人慶幸的是TensorFlow比較早就有中文社區了，盡管里面的內容有一點老，搭建環境方面有一些坑，但是已經屬於為數不多的中文文檔了，大家且看且珍惜。
3. TensorFlow環境搭建
環境搭建本身並不復雜，主要解決相關的依賴。但是，基礎庫的依賴可以帶來很多問題，因此，建議盡量一步到位，會簡單很多。
（1）操作系統
我搭建環境使用的機器是騰訊雲上的機器，軟件環境如下：
操作系統：CentOS 7.2 64位（GCC 4.8.5）
因為這個框架依賴於python2.7和glibc 2.17。比較舊的版本的CentOS一般都是python2.6以及版本比較低的glibc，會產生比較的多基礎庫依賴問題。而且，glibc作為Linux的底層庫，牽一發動全身，直接對它升級是比較復雜，很可能會帶來更多的環境異常問題。
（2）軟件環境
我目前安裝的Python版本是python-2.7.5，建議可以采用yum install python的方式安裝相關的原來軟件。然后，再安裝 python內的組件包管理器pip，安裝好pip之后，接下來的其他軟件的安裝就相對比較簡單了。
例如安裝TensorFlow，可通過如下一句命令完成（它會自動幫忙解決一些庫依賴問題）：
pip install -U tensorflow
這里需要特別注意的是，不要按照TensorFlow的中文社區的指引去安裝，因為它會安裝一個非常老的版本（0.5.0），用這個版本跑很多demo都會遇到問題的。而實際上，目前通過上述提供的命令安裝，是tensorflow (1.0.0)的版本了。
Python（2.7.5）下的其他需要安裝的關鍵組件：
- tensorflow (0.12.1)，深度學習的核心框架
- image (1.5.5)，圖像處理相關，部分例子會用到
- PIL (1.1.7)，圖像處理相關，部分例子會用到
除此之后，當然還有另外的一些依賴組件，通過pip list命令可以查看我們安裝的python組件：
- appdirs (1.4.0)
- backports.ssl-match-hostname (3.4.0.2)
- chardet (2.2.1)
- configobj (4.7.2)
- decorator (3.4.0)
- Django (1.10.4)
- funcsigs (1.0.2)
- image (1.5.5)
- iniparse (0.4)
- kitchen (1.1.1)
- langtable (0.0.31)
- mock (2.0.0)
- numpy (1.12.0)
- packaging (16.8)
- pbr (1.10.0)
- perf (0.1)
- PIL (1.1.7)
- Pillow (3.4.2)
- pip (9.0.1)
- protobuf (3.2.0)
- pycurl (7.19.0)
- pygobject (3.14.0)
- pygpgme (0.3)
- pyliblzma (0.5.3)
- pyparsing (2.1.10)
- python-augeas (0.5.0)
- python-dmidecode (3.10.13)
- pyudev (0.15)
- pyxattr (0.5.1)
- setuptools (34.2.0)
- six (1.10.0)
- slip (0.4.0)
- slip.dbus (0.4.0)
- tensorflow (1.0.0)
- urlgrabber (3.10)
- wheel (0.29.0)
- yum-langpacks (0.4.2)
- yum-metadata-parser (1.1.4)
按照上述提供的來搭建系統，可以規避不少的環境問題。
搭建環境的過程中，我遇到不少問題。例如：在跑官方的例子時的某個報錯，AttributeError: 'module' object has no attribute 'gfile'，就是因為安裝的TensorFlow的版本比較老，缺少gfile模塊導致的。而且，還有各種各樣的。（不要問我是怎么知道的，說多了都是淚啊~）
更詳細的安裝說明：Installing TensorFlow on Ubuntu
（3）TensorFlow環境測試運行
測試是否安裝成功，可以采用官方的提供的一個短小的例子，demo生成了一些三維數據, 然后用一個平面擬合它們（官網的例子采用的初始化變量的函數是initialize_all_variables，該函數在新版本里已經被廢棄了）：
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假數據(phony data), 總共 100 個點.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 隨機輸入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 構造一個線性模型
#
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化變量,舊函數（initialize_all_variables）已經被廢棄，替換為新函數
init = tf.global_variables_initializer()
# 啟動圖 (graph)
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 擬合平面
for step in xrange(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print step, sess.run(W), sess.run(b)
# 得到最佳擬合結果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]
運行的結果類似如下：
經過200次的訓練，模型的參數逐漸逼近最佳擬合的結果（W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]），另外，我們也可以從代碼的“風格”中，了解到框架樣本訓練的基本運行方式。雖然，官方的教程后續會涉及越來越多更復雜的例子，但從整體上看，也是類似的模式。
步驟划分
- 准備數據：獲得有標簽的樣本數據（帶標簽的訓練數據稱為有監督學習）；
- 設置模型：先構建好需要使用的訓練模型，可供選擇的機器學習方法其實也挺多的，換而言之就是一堆數學函數的集合； 損失函數和優化方式：衡量模型計算結果和真實標簽值的差距；
- 真實訓練運算：訓練之前構造好的模型，讓程序通過循環訓練和學習，獲得最終我們需要的結果“參數”；
- 驗證結果：采用之前模型沒有訓練過的測試集數據，去驗證模型的准確率。
其中，TensorFlow為了基於python實現高效的數學計算，通常會使用到一些基礎的函數庫，例如Numpy（采用外部底層語言實現），但是，從外部計算切回到python也是存在開銷的，尤其是在幾萬幾十萬次的訓練過程。因此，Tensorflow不單獨地運行單一的函數計算，而是先用圖描述一系列可交互的計算操作流程，然后全部一次性提交到外部運行（在其他機器學習的庫里，也是類似的實現）。
所以，上述流程圖中，藍色部分都只是設置了“計算操作流程”，而綠色部分開始才是真正的提交數據給到底層庫進行實際運算，而且，每次訓練一般是批量執行一批數據的。
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