人工智能、機器學習、深度學習已經成為當下最熱門的前端科技之一。這三者其實是子-子集的關系。隨著技術發展和應用的深入，深度學習越來越重要，成為AI的金字塔。本文總結了人工智能領域在2022年及以后數年內最熱門的八大應用領域和方向。

什么是深度學習？

基于神經網絡架構的深度學習技術是機器學習的一個子集，它模仿人類獲取知識的方式。在神經網絡中，“深度”是指隱藏層的數量，傳統神經網絡中的隱藏層數量為2到3層，而深度神經網絡可以容納150層甚至更多。作為包括統計和預測建模在內的數據科學的一部分，深度學習是一個重要組成部分。深度學習的一個主要好處是它加快并簡化了收集、檢查和分析數據科學家使用的大量數據的過程。

深度學習十大熱門應用領域

1、 自動駕駛汽車

駕駛的目的是對外部因素做出安全反應，例如周圍的汽車、路牌和行人，以便從一個點到達另一個點。盡管我們距離全自動駕駛汽車還有一段距離，但深度學習對于讓這項技術達到今天的水平至關重要。

自動駕駛在當今時代得到了推動，并且比以往任何時候都更強大，這得益于許多進步，例如性能更高的顯卡、強大的處理器和大量信息。除了緩解交通擁堵外，它還將提高安全性。自動駕駛汽車是自主決策系統。慣性探測器和GPS是可以提供數據流的幾種傳感器。然后，深度學習算法對數據進行建模，并根據汽車的環境做出決策。

例如，Pony.ai采用深度學習為其規劃提供動力，并為其獨立車輛技術提供控制模塊，該技術允許汽車在八車道道路上導航、控制事故等。谷歌子公司Waymo是另一個自駕駛使用深度學習的汽車公司。

2、 視覺識別

圖像識別涉及識別照片并根據其特征將它們組織成單獨的類別。因此，圖像識別軟件和應用程序可以確定照片中顯示的內容并區分它們。事實上，可以確定您已經在您的社交媒體應用程序或手機上看到了這一點。本質上，它根據照片中人物的位置、場合等對圖像進行分類。

考慮瀏覽一組舊照片以記住一些美好的舊時光。有些照片需要取景，但首先，我們喜歡按正確的順序排列它們。由于沒有有關照片的信息，因此只能手動執行此操作。我們所能做的就是根據照片的拍攝日期進行排列，但有時下載的照片中缺少日期。由于深度學習，現在可以根據照片的拍攝地點或長相、個人、場合等來排列圖像。

3、 聊天機器人

聊天機器人是通過文本或音頻消息模仿人類對話的計算機軟件程序。當我們現在使用在線平臺時，聊天機器人非常普遍，今天的人工智能系統能夠理解用戶的需求和偏好，并推薦在很少或幾乎沒有人類干預的情況下執行哪些操作。目前市場上有許多流行的會話助手，包括蘋果開發的Siri、微軟開發的Cortana、亞馬遜和谷歌助手開發的Alexa。

隨著聊天機器人的出現，所有平臺現在都可以為其訪問者提供定制的體驗。聊天機器人使用機器學習算法和深度學習算法來生成回復的組合。經過大量數據的訓練，聊天機器人可以理解客戶的要求，以及他們面臨的困難，并以非常簡單的方式指導和幫助客戶解決他們的問題。

此外，它還有許多其他好處，比如它可以為客戶節省時間，并且隨著聊天機器人的出現，公司雇用的人數減少了。員工以降低成本并改善客戶體驗。

4、 自然語言處理（NLP）

NLP是一種解釋和處理人類語音的算法，稱為自然語言處理，屬于語言學、計算機科學和人工智能領域。

我們需要多年的人類互動和接觸各種社會環境來學習和理解一種語言的語調和模式的變化，所以我們不能指望機器自己學習所有這些東西。

在深度學習和構建對每種情況的正確響應的幫助下，NLP訓練機器可以輕松地做到這一點。

NLP中使用了各種算法來分析數據，從而使系統能夠產生人類語言或識別人類語音中的音調變化。

深度學習曾經不受歡迎，現在越來越受歡迎。自然語言處理領域，包括提供各種問題的答案、模型構建等。它經常用于升級自然語言處理的文本分析功能和特性。這些建議在將早期未結構化的文本轉換為有益信息方面有很大幫助。

5、 虛擬助手

亞馬遜開發的Alexa、Apple開發的Siri和GoogleAssistant等虛擬助手是深度學習的流行應用程序。這些用于許多家庭和辦公室，以簡化日常任務。使用這些助手的人數正在增加，并且這些助手變得越來越聰明，并且在您與他們互動時越來越多地了解您和您的偏好。虛擬助手使用深度學習來了解我們的興趣，例如我們最喜歡的聚會場所或我們最喜歡的電視節目。為了理解我們所說的，他們考慮了人類的語言。虛擬助手還可以將我們的聲音翻譯成文本格式，為我們安排會議等。

虛擬助手可以做所有事情，從處理到即時自動接聽我們的工作電話，幫助我們和我們的團隊管理任務。虛擬助理還可以通過匯總文件來協助我們撰寫和郵寄電子郵件給您的老板、客戶、老師等。

此外，虛擬助手在很多地方都得到了應用，并且還被集成到各種設備中，包括物聯網和汽車。由于互聯網和智能設備，這些助手將繼續變得越來越智能。

6、地震預報

由于地震預報的破壞性后果，科學家正在努力解決地震預報問題。成功的地震預報可以挽救無數生命。科學家們正試圖根據地震發生的時間和地點以及震級來預測地震。

Vonmises屈服準則被深度學習用于預測地震，深度學習的這種應用幫助科學家將地震預測時間提高了5000%。我們從僅僅猜測地震何時會發生轉變為能夠準確預測地震何時會發生。

在大量數據上教授的深度學習模型將能夠通過從原始數據中提取元素來從數據中學習，以識別自然事物并就廣泛的學科領域做出正確的決策。此外，由于計算能力的改進，大型模型的訓練變得更加容易。深度學習由于其優勢使地震預報成為可能。

7、 欺詐檢測和新聞聚合

如今的貨幣交易正在走向數字化，在深度學習的幫助下正在開發許多應用程序，這些應用程序可以幫助檢測欺詐行為，從而幫助金融機構節省大量資金。此外，現在可以過濾新聞提要以刪除所有不需要的新聞，并且讀者可以閱讀基于他們感興趣的領域的新聞。

如今，檢測假新聞非常重要，因為互聯網上充斥著大量的博客、研究論文、新聞和許多其他形式的信息來源，而且它們都不忠實。在機器人的幫助下，假新聞在今天的傳播速度非?？欤虼撕茈y判斷新聞是假的還是真實的。

除了開發分類器來檢測虛假和有偏見的新聞外，深度學習還可用于通知您潛在的隱私侵犯并刪除內容。訓練和驗證用于新聞檢測的深度學習神經網絡的主要挑戰是數據中充斥著來自世界各地的意見，很難確定新聞報道是有偏見的還是中立的。

這就是為什么深度學習是一種有價值的工具。

8、 機器人

深度學習在計算機視覺領域的良好成果推動了一些機器人技術的應用，深度學習在機器人技術中被大量用于執行類似人類的任務。機器人的構建是為了了解它們周圍的世界，對它們來說弄清楚什么是什么是非常重要的。如果你回到20年前，機器人無法弄清楚許多基本的區別，比如汽水瓶和鋼筆之間的區別，因為它們的形狀相同。

眾所周知，機器人領域對學習算法提出了一系列獨特的挑戰，這些挑戰是：為機器人執行的每項工作編寫全新的學習算法和元素可能很困難，甚至是不可能的。第二個挑戰是機器人必須處理現實世界中的大量多樣性，這使得許多學習算法難以處理。

但是深度學習算法是能夠直接從數據中學習的通用模型，因此它們非常適合機器人技術。當然，機器人技術和人工智能提高了人類的能力，提高了生產力并實現了從簡單思維到類人能力的轉變。

有關深度學習、機器學習、人工智能等前沿技術的討論請關注我們或者聯系作者（微信同名）。

小結

深度學習使計算機在性能和行為方面更像人腦。它已在各行各業中脫穎而出。有了深度學習的應用，我們的生活變得更輕松、更高效，從自動駕駛汽車到語音助手，它無處不在。

但是，有關深度學習及之上的人工智能倫理卻越來越多的受到關注和挑戰。

下期，我們會從算法角度介紹怎樣處理人工智能的倫理問題。歡迎加入我們的討論。

關鍵詞： 人工智能 神經網絡 應用程序