1、深度学习崛起：重塑未来智能格局

深度学习崛起：重塑未来智能格局

1. 深度学习：智能新时代的曙光

在不久之前，人们还常说计算机视觉无法与一岁婴儿的视觉能力相媲美。但如今，计算机识别图像中物体的能力已与大多数成年人不相上下，自动驾驶汽车也能比普通十六岁青少年更安全地行驶在路上。这一切进步的背后，是海量数据的推动。数据就如同新的石油，而学习算法则是从原始数据中提取信息的炼油厂，信息可转化为知识，知识带来理解，理解通向智慧，欢迎来到深度学习的崭新时代。

深度学习是机器学习的一个分支，它融合了数学、计算机科学和神经科学的知识。深度网络就像婴儿探索世界一样，从全新的视角开始，逐渐掌握在新环境中生存的技能。其起源可追溯到20世纪50年代人工智能诞生之时，当时对于如何创建人工智能存在两种不同的理念：一种基于逻辑和计算机程序，在过去几十年中占据主导地位；另一种则直接从数据中学习，经过更长时间才逐渐成熟。

在20世纪，计算机性能有限且数据存储成本高昂，逻辑是解决问题的有效方式。熟练的程序员针对每个问题编写不同的程序，问题越复杂，程序就越大。而如今，计算机算力强大且数据丰富，使用学习算法解决问题变得更快、更准确、更高效。同一个学习算法可以解决许多难题，相比为每个问题编写单独的程序，这种方式大大减少了工作量。

2. 深度学习在各领域的应用

2.1 自动驾驶：交通变革的先锋

2005年，斯坦福大学Sebastian Thrun团队打造的自动驾驶汽车Stanley赢得了国防高级研究计划局（DARPA）大挑战的200万美元奖金。Thrun没有采用传统人工智能编写程序应对各种情况的方法，而是让Stanley在沙漠中行驶，使其通过自身经验学习如何根据视觉和距离传感器的输入来控