在前面的文章中，我们介绍了反向传播(Back Propagation，简称BP) 算法，在本质上，BP算法是一种全连接神经网络。BP算法也有很多成功的应用，但只能适用于“浅层”网络，因为“肤浅”，所以也就限制了它的特征表征能力，进而也就局限了它的应用范围。
为什么它难以“深刻”呢？在很大程度上问题就出在它的“全连接”上。难道“全连接”不好吗？它更全面啊，难道全面反而是缺陷？
我们暂时不讨论这个问题，等读者朋友阅读完本专题的系列文章之后，答案自然就会了然于胸。在本章，我们讨论一种应用范围更为广泛的网络——卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)，它在图像、语音识别等众多任务（比如GoogleNet、微软的ResNet等）上发挥神勇，近几年深度学习大放异彩，CNN可谓是功不可没，拔得头筹。
可为什么CNN能这么生猛呢？答案还得从历史中追寻。著名人类学家费孝通先生曾指出[1]，我们所谓的“当前”，其实包含着从“过去”历史中拔萃出来的投影和时间选择的积累。历史对于我们来说，并不是什么可有可无的点缀之饰物，而是实用的、不可或缺的前行之基础。
下面我们就先聊聊卷积神经网络的历史脉络，希望能从中找到一点启发。在回顾历史之前，我们先尝试思考这样一个“看似题外话而实则不然”的问题：为什么几乎所有低级动物的双眼都是长在头部两侧？
9.1眼在何方？路在何方？
的确，如果你仔细观察，低级动物的双眼大多都长在两侧。从进化论的角度来看，“物竞天择，适者生存”。大自然既然这么安排，自然有它的道理。其中一个解释就是，那些低级动物正是因为这样的“造物安排”，所以能够同时看到上下左右前后等各个方向，从而就不存在视觉盲区。这确实是一种极为安全的配置，有了安全性，它们才能更好地在地球上生存。
可这样的配置又有什么局限呢？相比于低级动物，人的双眼可都是长在面部前方的。这样的配置，肯定不能全方位地观察周遭的一切，这岂不是很糟糕？但事实上是，只有人类进化成为这个地球上最为“高级”的动物。
有人是这样解释的（这个解释的意义可能更多的是来自于意象上的，而非生物学的，所以读者也无需死磕）：低级动物无死角的眼睛配置，虽然能够更全面的关注周围，但副作用却在于，它们没办法把自己的目光集中在某一处，自然也没有办法仔细、长期地观察某个点，于是它们也就不可能进化出深入思考的能力。而人类却因为眼睛的缺陷（接受了视野中的盲区）而能注视前方，从而能给出观察事物的深刻洞察（Insight）。“高级”动物就是这么“练就”出来了。
换句话说，肤浅的全面观察，有时候还不如局部的深入洞察。想一想，那个著名的蝴蝶效应（The Butterfly Effect）是怎么回事，它以“统筹全局”的视角来解释天气的变化：亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀偶尔振动，也许两周后就会引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。可现实生活中，又有谁真的用“蝴蝶效应”来解决过天气变化问题了呢？我们还不是挥起一把芭蕉扇，利用局部的空气流动，来让自己在酷暑之下获得一丝丝凉意？
可这，和我们今天的主题——卷积神经网络又有什么联系呢？当然有联系，这个联系体现在方法论层面，且听我慢慢道来。
9.2卷积神经网络的历史脉络
我们知道，所谓动物的“高级”特性，体现出来的是行为表象。更深层地，它们也会体现在大脑皮层的进化上。1968年，神经生物学家大卫•休伯尔（David Hunter Hubel）与托斯坦•威泽尔（Torsten N. Wiesel）在研究动物(先后以猫和人类的近亲——猴子为实验对象)视觉信息处理时，有了两个重要而有趣的发现：（1）对于视觉的编码，动物大脑皮层的神经元实际上是存在局部的感受域(receptive field)的，具体说来，它们是局部敏感且具有方向选择性（论文如图9-1所示）。（2）动物大脑皮层是分级、分层处理的。在大脑的初级视觉皮层中存在两种细胞：简单细胞（simple cell）、复杂细胞（complex cell）和超复杂细胞（hyper-complex cell），这些不同类型细胞承担不同抽象层次的视觉感知功能。
图·9-1休伯尔与威泽尔的经典论文
正是因为这些重要的生理学发现，使得休伯尔与威泽尔二人获得了1981 年的诺贝尔医学奖。而这个科学发现的意义，并不仅仅局限于生理学，它也间接促成了人工智能在五十年后的突破性发展。
休伯尔等人的研究成果对人工智能启发意义在于，人工神经网络的设计可以不必考虑使用神经元的“全连接”模式。如此一来，就可以大大降低神经网络的复杂性。受此理念的启发，1980年日本学者福岛邦彦（Fukushima）提出了神经认知机(neocognitron，亦译为“新识别机”)模型，这是一个使用无监督学习训练的神经网络模型，其实也就是卷积神经网络的雏形（论文如图9-2所示）。从图9-2中可以看到，neocognitron借鉴了休伯尔等人提出的视觉可视区（visual area）分层和高级区关联等理念。
图9-2 神经认知机的论文
自此之后，很多计算机科学家先后对“神经认知机”做了深入研究和改进，但其效果却不尽人意。直到1990年，在AT&T贝尔实验室工作的Yann LeCun等人，把有监督的反向传播（BP）算法应用于福岛邦彦等人提出的架构，从而奠定了现代CNN的结构。
相比于传统的图像处理算法，LeCun等人提出的CNN，避免了对图像进行复杂的前期处理（即大量的人工图像特征提取工作），也就是说，CNN能够直接从原始图像出发，经过非常少的预处理，就能从图像中找出视觉规律，进而完成识别分类任务，其实这就是端到端（end-end）的含义。在手写邮政编码的识别问题上，LeCun等人把错误率整到5%左右（论文如图9-3所示）。有了严格的理论基础，并有成功的商业案例应用为之站台，一下子就让卷积神经网络学术界和产业界引爆。
图9-3 LeCun等人利用卷积神经网络识别手写邮政编码
LeCun其实也挺“自恋的”，他把自己的研究工作命名为 LeNet，几经版本的更新，最终定格为LeNet 5。在当时，LeNet架构可谓是风靡一时，但它的核心业务主要用于字符识别任务，比如前文提到的读取邮政编码、数字等。
可问题来了，从1990年到现在，小30年过去了。为什么30年前的技术，到现在突然又以深度学习的面目重新火爆起来了呢？
对于深度学习，吴恩达先生有个形象的比喻：深度学习的过程就犹如发射火箭。火箭想“发飙”，得依靠两法宝：一是发动机，二是燃料。而对深度学习而言，它的发动机就是“大计算”，它的燃料就是“大数据”。
而在30年前，LeCun等人虽然提出了CNN，但其性能严重受限于当时的大环境：没有大规模的训练数据，也没有跟得上的计算能力，这导致了当时CNN网络的训练过于耗时且识别效果有上限。
而与LeCun同在一个实验室的“老冤家”Vapnik（万普尼克），提出并发扬光大了支持向量机 (Support Vector Machine，简称SVM)。这个SVM很了不起，在1998年，就把LeCun等人同类任务的识别错误率一下子降到低至0.8%，远超同期的卷积神经网络。就这样，在SVM的崛起中，神经网络研究沉寂于一个新的低潮！
有人把“Yann LeCun”的中文名称翻译成“严乐春”。的确，“三十年河东，三十年河西”，当“大计算”和“大数据”不再是问题的时候，严乐春用了三十年迎来了自己的又一“春”。当前，严乐春以深度学习大牛的身份出席各大会议，做了一场又一样的主题报告（keynote speech），他用自己的亲身经历，生动地演绎了“形势比人强”。
LeCun 提出的LeNet，在推进深度学习的发展上可谓是功不可没。后期的卷积神经网络也在LeNet 5 基础上做了很多改良，比如2012年Hinton教授采用新的激活函数（ReLU）等。当前主流的卷积神经网络结构如图9-4所示，其精华大致体现在3个核心操作和3个概念。3个核心是指：卷积（Convolution）、池化（Poling）和非线性处理（ReLU）。三概念是指：局部感受域（Local receptive filed）、权值共享（Weight sharing）和亚采样（Subsampling）。
图9-4 CNN的基本结构
在后面的章节中，我们会对这些概念一一进行生动形象地介绍，敬请关注。
9.3 小结与思考
在本节中，我们主要回顾了卷积神经网络的发展史，从历史的脉络中，我们可得出一个意象上的结论：深而洞察的专注可能要胜过广而肤浅的观察。这也从方法论上部分解释了“深度学习”的成功所在。
进一步地，请你思考如下问题，人类双眼的布局其实是有缺陷的，因为它带来不安全。李笑来先生认为，人只有放弃了部分的安全感，才能获得进步。为了弥补这方面的缺陷，人们可以通过有效的社交和协作将缺点逆转为优势。
社交进而催生出社群，但社群数量超过150人，人们单纯的社交就显得无能为力了。新锐历史学家尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中表明观点，人类需要通过“讲故事”的方式来完成大规模的协作。你认可这个观点吗？为什么？
留言写下你的感悟，祝你每天都有收获。
（未完待续）
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