AI几乎无所不用其极，他可能还可以让天桥底下的算命先生失业。深度学习是实现人工智能的其中一种方法，那深度学习能够占卜吗？
从目前深度学习所表现出来的强大的提取复杂高维特征的能力来说，用深度学习的办法占卜不是难事。以一个具体的例子来讨论，医院目前会使用深度学习的办法来判断X片中是否有癌症等病变，人的身体是一个密码，中医望闻问切的前提是人的任何表征都透露了庞大的信息。但是也许我们不能解释为什么舌头黄的时候表明肾可能有问题，同样的，你很难在数学上给出一个直观的判别病变的特征（判别一个圆可以用圆的几何特征，但是癌症病变位置是很不规则的，这个特征很难人工设计）。从解释性来看，周易跟深度学习一样不具备强解释性，因为他们的特征都是高维复杂的，传统机器学习方法人工设计的特征都是较低维度的特征，而用深度学习可以提取上百维的高维信息，比如CNN及相关改进的神经网络结构在CV领域大放异彩，Google在海量的youtube视频中找到一只猫，在机器视觉领域是很大的突破，人从视频中辨别一只猫是很简单的事情，但是对机器来说，他需要知道猫的特征，怎么取描述这些特征呢，传统的机器视觉领域采用人工设计特征的方法，你只是知道猫会有手有脚，可是你无法人工的在图像上设计猫眼这样的特征，那是非常高维的特征，而且这个特征还必须能够抗光照变化，阴影，角度问题。而对占卜而言，占卜师会用八卦，天干地支来演算一个模型，根据这个模型来对事情进行一些解释，八卦，天干地支是非常抽象的东西，就跟深度学习从图片中提取的高维特征一样，没有强解释性，但却能很好的对事情进行预测。有一种理论认为我们的世界是高维的空间在低维度的一个映射，而伏羲观天得到八卦，其实是在那一刻高维空间以超高的能量映射到了低维空间中，正好落到了伏羲的头上，于是他做八卦，借此推演天机。就像穆罕默德突然有一天成了先知。在心理学上这叫做灵感，在占卜中，这就做应天机，事情到了转折点，关键点的时候你去占卜就应天机了，这时候通过起一个盘局就能够将高维的能量映射下来。但是推演出来的模型（比如奇门遁甲，四柱命理，大六壬等等不同的占卜方法对应了不用的模型）仍然是抽象的，因为他仍然是高维的特征。
回到深度学习和占卜的关系这个问题上，高维的特征不能解释，但是却能够被深层神经网络学会，也能够被占卜师从抽象的干支八卦符号中找到关键点。所以可以认为：占卜能做的事情，深度学习也能够做到。深度学习的神经网络本质上来说是模仿人脑的神经元，自然占卜师能做的，深度学习也能做，只不过上文我从高维复杂特征的不可解释性来阐述这个问题。
具体怎么实现呢？想想人脸识别的问题，这时候我们不知道特征是什么，但是我们知道标签人的姓名，哪张人脸的照片对应了这个人，这样深度学习能够通过反向传播学习这个复杂的能够识别特定人的特征。如果我们改变这个标签，把这个标签变成各种健康指标：比如血压，血脂，或者这个人所患的疾病等等。你定义的标签越多，你需要的样本就越多，因为样本少了，容易过拟合，不具备预测新样本的能力。
再换一下标签，把标签变成一个人一生的事业，感情，财富，家庭状况，那么深度学习就能够学习怎么给人看面相了，新输入一张脸，他就会分析这个人在一生不同阶段中的感情事业状况。这其实就是面相学上在做的事情，根据你的脸的某些特征，或者某些特征的组合来对你进行事业，感情，家庭和性格等方面的判断。手相也如此，之前我发过一篇文章《没有大数据不好意思说自己算命准》，有兴趣的可以去看看：没有大数据不好意思说自己看手相准——《现代掌纹诊病图谱》
在掌纹分析中，样本是人的掌纹图像，样本的标签则是对应的疾病，比如“感情线延伸到人的食指的根部且比较直的，多患胃肠道自主神经功能紊乱症”这个特征（感情线延伸到人的食指的根部）与胃肠道自主神经功能紊乱的关系隐藏在错综复杂的关系中，但是深度学习可以找到这个关系，只要样本足够多，标签完善，那么以后简单的拍手掌的照片就能够给出你患某些疾病的概率，作为医生的辅助判断。
但是目前的问题是怎么获得带标签的大数据，这也是目前人工智能的现状，谁有数据，谁拥有强大的计算能力，谁就能胜出。
也许有一天你看相不需要去找大师，只需要给你手拍个照片就可以了！
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