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本文由云 + 社区发表作者：徐汉彬
一、人工智能和新科技革命
2017 年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以 60 连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从 2016 年三月份 AlphaGo 击败李世石开始，AI 全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的 10 多年里，深刻得改变我们的生活。
其实，AI 除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外，它可以做蛮多有趣的事情。
例如，让 AI 学习大量古诗之后写古诗，并且可以写出质量非常不错的古诗。
又或者，将两部设计造型不同的汽车进行融合，形成全新一种设计风格的新汽车造型。
还有，之前大家在朋友圈里可能看过的，将相片转换成对应的艺术风格的画作。
当前，人工智能已经在图像、语音等多个领域的技术上，取得了全面的突破。与此同时，另外一个问题随之而来，如果这一轮的 AI 浪潮真的将会掀起新的科技革命，那么在可预见的未来，我们整个互联网都将发生翻天覆地的变化，深刻影响我们的生活。那么作为普通业务开发工程师的我，又应该以何种态度和方式应对这场时代洪流的冲击呢？
在回答这个问题之前，我们先一起看看上一轮由计算机信息技术引领的科技革命中，过去 30 多年中国程序员的角色变化：
通过上图可以简总结：编程技术在不断地发展并且走向普及，从最开始掌握在科学家和专家学者手中的技能，逐渐发展为一门大众技能。换而言之，我们公司内很多资深的工程师，如果带着今天对编程和计算机的理解和理念回到 1980 年，那么他无疑就是那个时代的计算机专家。
如果这一轮 AI 浪潮真的会带来新的一轮科技革命，那么我们相信，它也会遵循类似的发展轨迹，逐步发展和走向普及。如果基于这个理解，或许，我们可以通过积极学习，争取成为第一代 AI 工程师。
二、深度学习技术
这一轮 AI 的技术突破，主要源于深度学习技术，而关于 AI 和深度学习的发展历史我们这里不重复讲述，可自行查阅。我用了一个多月的业务时间，去了解和学习了深度学习技术，在这里，我尝试以一名业务开发工程师的视角，以尽量容易让大家理解的方式一起探讨下深度学习的原理，尽管，受限于我个人的技术水平和掌握程度，未必完全准确。
1. 人的智能和神经元
人类智能最重要的部分是大脑，大脑虽然复杂，它的组成单元却是相对简单的，大脑皮层以及整个神经系统，是由神经元细胞组成的。而一个神经元细胞，由树突和轴突组成，它们分别代表输入和输出。连在细胞膜上的分叉结构叫树突，是输入，那根长长的“尾巴”叫轴突，是输出。神经元输出的有电信号和化学信号，最主要的是沿着轴突细胞膜表面传播的一个电脉冲。忽略掉各种细节，神经元，就是一个积累了足够的输入，就产生一次输出（兴奋）的相对简单的装置。
树突和轴突都有大量的分支，轴突的末端通常连接到其他细胞的树突上，连接点上是一个叫“突触”的结构。一个神经元的输出通过突触传递给成千上万个下游的神经元，神经元可以调整突触的结合强度，并且，有的突触是促进下游细胞的兴奋，有的是则是抑制。一个神经元有成千上万个上游神经元，积累它们的输入，产生输出。
人脑有 1000 亿个神经元，1000 万亿个突触，它们组成人脑中庞大的神经网络，最终产生的结果即是人的智能。
2. 人工神经元和神经网络
一个神经元的结构相对来说是比较简单的，于是，科学家们就思考，我们的 AI 是否可以从中获得借鉴？神经元接受激励，输出一个响应的方式，同计算机中的输入输出非常类似，看起来简直就是量身定做的，刚好可以用一个函数来模拟。
通过借鉴和参考神经元的机制，科学家们模拟出了人工神经元和人工神经网络。当然，通过上述这个抽象的描述和图，比较难让大家理解它的机制和原理。我们以“房屋价格测算”作为例子，一起来看看：
一套房子的价格，会受到很多因素的影响，例如地段、朝向、房龄、面积、银行利率等等，这些因素如果细分，可能会有几十个。一般在深度学习模型里，这些影响结果的因素我们称之为特征。我们先假设一种极端的场景，例如影响价格的特征只有一种，就是房子面积。于是我们收集一批相关的数据，例如，50 平米 50 万、93 平米 95 万等一系列样本数据，如果将这些样本数据放到而为坐标里看，则如下图：
然后，正如我们前面所说的，我们尝试用一个“函数”去拟合这个输入（面积 x）和输出（价格 y），简而言之，我们就是要通过一条直线或者曲线将这些点“拟合”起来。
假设情况也比较极端，这些点刚好可以用一条“直线”拟合（真实情况通常不会是直线），如下图：
那么我们的函数是一个一次元方程 f(x) = ax +b，当然，如果是曲线的话，我们得到的将是多次元方程。我们获得这个 f(x) = ax + b 的函数之后，接下来就可以做房价“预测”，例如，我们可以计算一个我们从未看见的面积案例 81.5 平方米，它究竟是多少钱？
这个新的样本案例，可以通过直线找到对应的点（黄色的点），如图下：
粗略的理解，上面就是 AI 的概括性的运作方式。这一切似乎显得过于简单了？当然不会，因为，我们前面提到，影响房价其实远不止一个特征，而是有几十个，这样问题就比较复杂了，接下来，这里则要继续介绍深度学习模型的训练方式。这部分内容相对复杂一点，我尽量以业务工程师的视角来做一个粗略而简单的阐述。
3. 深度学习模型的训练方式
当有好几十个特征共同影响价格的时候，自然就会涉及权重分配的问题，例如有一些对房价是主要正权重的，例如地段、面积等，也有一些是负权重的，例如房龄等。
（1）初始化权重计算
那么，第一个步其实是给这些特征加一个权重值，但是，最开始我们根本不知道这些权重值是多少？怎么办呢？不管那么多了，先给它们随机赋值吧。随机赋值，最终计算出来的估算房价肯定是不准确的，例如，它可能将价值 100 万的房子，计算成了 10 万。
（2）损失函数
因为现在模型的估值和实际估值差距比较大，于是，我们需要引入一个评估“不准确”程度的衡量角色，也就是损失（loss）函数，它是衡量模型估算值和真实值差距的标准，损失函数越小，则模型的估算值和真实值的察觉越小，而我们的根本目的，就是降低这个损失函数。让刚刚的房子特征的模型估算值，逼近 100 万的估算结果。
（3）模型调整
通过梯度下降和反向传播，计算出朝着降低损失函数的方向调整权重参数。举一个不恰当的比喻，我们给面积增加一些权重，然后给房子朝向减少一些权重（实际计算方式，并非针对单个个例特征的调整），然后损失函数就变小了。
（4）循环迭代
调整了模型的权重之后，就可以又重新取一批新的样本数据，重复前面的步骤，经过几十万次甚至更多的训练次数，最终估算模型的估算值逼近了真实值结果，这个模型的则是我们要的“函数”。
为了让大家更容易理解和直观，采用的例子比较粗略，并且讲述深度学习模型的训练过程，中间省略了比较多的细节。讲完了原理，那么我们就开始讲讲如何学习和搭建 demo。
三、深度学习环境搭建
在 2 个月前，人工智能对我来说，只是一个高大上的概念。但是，经过一个多月的业余时间的认真学习，我发现还是能够学到一些东西，并且跑一些 demo 和应用出来的。
1. 学习的提前准备
（1）部分数学内容的复习，高中数学、概率、线性代数等部分内容。（累计花费了 10 个小时，挑了关键的点看了下，其实还是不太够，只能让自己看公式的时候，相对没有那么懵）
（2）Python 基础语法学习。（花费了 3 个小时左右，我以前从未写过 Python，因为后面 Google 的 TensorFlow 框架的使用是基于 Python 的）
（3）Google 的 TensorFlow 深度学习开源框架。（花费了 10 多个小时去看）
数学基础好或者前期先不关注原理的同学，数学部分不看也可以开始做，全凭个人选择。
2. Google 的 TensorFlow 开源深度学习框架
深度学习框架，我们可以粗略的理解为是一个“数学函数”集合和 AI 训练学习的执行框架。通过它，我们能够更好的将 AI 的模型运行和维护起来。
深度学习的框架有各种各样的版本（Caffe、Torch、Theano 等等），我只接触了 Google 的 TensorFlow，因此，后面的内容都是基于 TensorFlow 展开的，它的详细介绍这里不展开讲述，建议直接进入官网查看。非常令人庆幸的是 TensorFlow 比较早就有中文社区了，尽管里面的内容有一点老，搭建环境方面有一些坑，但是已经属于为数不多的中文文档了，大家且看且珍惜。
TensorFlow 的中文社区
TensorFlow 的英文社区
3. TensorFlow 环境搭建
环境搭建本身并不复杂，主要解决相关的依赖。但是，基础库的依赖可以带来很多问题，因此，建议尽量一步到位，会简单很多。
（1）操作系统
我搭建环境使用的机器是腾讯云上的机器，软件环境如下：
操作系统：CentOS 7.2 64 位（GCC 4.8.5）
因为这个框架依赖于 python2.7 和 glibc 2.17。比较旧的版本的 CentOS 一般都是 python2.6 以及版本比较低的 glibc，会产生比较的多基础库依赖问题。而且，glibc 作为 Linux 的底层库，牵一发动全身，直接对它升级是比较复杂，很可能会带来更多的环境异常问题。
（2）软件环境
我目前安装的 Python 版本是 python-2.7.5，建议可以采用 yum install python 的方式安装相关的原来软件。然后，再安装 python 内的组件包管理器 pip，安装好 pip 之后，接下来的其他软件的安装就相对比较简单了。
例如安装 TensorFlow，可通过如下一句命令完成（它会自动帮忙解决一些库依赖问题）：
pip install -U tensorflow
这里需要特别注意的是，不要按照 TensorFlow 的中文社区的指引去安装，因为它会安装一个非常老的版本（0.5.0），用这个版本跑很多 demo 都会遇到问题的。而实际上，目前通过上述提供的命令安装，是 tensorflow (1.0.0) 的版本了。
Python（2.7.5）下的其他需要安装的关键组件：
tensorflow (0.12.1)，深度学习的核心框架
image (1.5.5)，图像处理相关，部分例子会用到
PIL (1.1.7)，图像处理相关，部分例子会用到
除此之后，当然还有另外的一些依赖组件，通过 pip list 命令可以查看我们安装的 python 组件：
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)
按照上述提供的来搭建系统，可以规避不少的环境问题。
搭建环境的过程中，我遇到不少问题。例如：在跑官方的例子时的某个报错，AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘gfile’，就是因为安装的 TensorFlow 的版本比较老，缺少 gfile 模块导致的。而且，还有各种各样的。（不要问我是怎么知道的，说多了都是泪啊~）
更详细的安装说明：Installing TensorFlow on Ubuntu
（3）TensorFlow 环境测试运行
测试是否安装成功，可以采用官方的提供的一个短小的例子，demo 生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它们（官网的例子采用的初始化变量的函数是 initialize_all_variables，该函数在新版本里已经被废弃了）：
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据 (phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 构造一个线性模型
#
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)
# 初始化变量, 旧函数（initialize_all_variables）已经被废弃，替换为新函数
init = tf.global_variables_initializer()
# 启动图 (graph)
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 拟合平面
for step in xrange(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print step, sess.run(W), sess.run(b)
# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]
运行的结果类似如下：
经过 200 次的训练，模型的参数逐渐逼近最佳拟合的结果（W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]），另外，我们也可以从代码的“风格”中，了解到框架样本训练的基本运行方式。虽然，官方的教程后续会涉及越来越多更复杂的例子，但从整体上看，也是类似的模式。
步骤划分
准备数据：获得有标签的样本数据（带标签的训练数据称为有监督学习）；
设置模型：先构建好需要使用的训练模型，可供选择的机器学习方法其实也挺多的，换而言之就是一堆数学函数的集合；损失函数和优化方式：衡量模型计算结果和真实标签值的差距；
真实训练运算：训练之前构造好的模型，让程序通过循环训练和学习，获得最终我们需要的结果“参数”；
验证结果：采用之前模型没有训练过的测试集数据，去验证模型的准确率。
其中，TensorFlow 为了基于 python 实现高效的数学计算，通常会使用到一些基础的函数库，例如 Numpy（采用外部底层语言实现），但是，从外部计算切回到 python 也是存在开销的，尤其是在几万几十万次的训练过程。因此，Tensorflow 不单独地运行单一的函数计算，而是先用图描述一系列可交互的计算操作流程，然后全部一次性提交到外部运行（在其他机器学习的库里，也是类似的实现）。
所以，上述流程图中，蓝色部分都只是设置了“计算操作流程”，而绿色部分开始才是真正的提交数据给到底层库进行实际运算，而且，每次训练一般是批量执行一批数据的。
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