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。
