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人工智能、机器学习、深度学习已经成为当下最热门的前端科技之一。
这三者实在是子-子集的关系。
随着技能发展和运用的深入，深度学习越来越主要，成为AI的金字塔。
本文总结了人工智能领域在2022年及往后数年内最热门的八大运用领域和方向。

基于神经网络架构的深度学习技能是机器学习的一个子集，它模拟人类获取知识的办法。
在神经网络中，“深度”是指隐蔽层的数量，传统神经网络中的隐蔽层数量为2到3层，而深度神经网络可以容纳 150 层乃至更多。
作为包括统计和预测建模在内的数据科学的一部分，深度学习是一个主要组成部分。
深度学习的一个紧张好处是它加快并简化了网络、检讨和剖析数据科学家利用的大量数据的过程。

驾驶的目的是对外部成分做出安全反应，例如周围的汽车、路牌和行人，以便从一个点到达另一个点。
只管我们间隔全自动驾驶汽车还有一段间隔，但深度学习对付让这项技能达到本日的水平至关主要。

自动驾驶在当今时期得到了推动，并且比以往任何时候都更强大，这得益于许多进步，例如性能更高的显卡、强大的处理器和大量信息。
除了缓解交通拥堵外，它还将提高安全性。
自动驾驶汽车是自主决策系统。
惯性探测器和 GPS 是可以供应数据流的几种传感器。
然后，深度学习算法对数据进行建模，并根据汽车的环境做出决策。

例如，Pony.ai 采取深度学习为其方案供应动力，并为其独立车辆技能供应掌握模块，该技能许可汽车在八车道道路上导航、掌握事件等。
谷歌子公司 Waymo 是另一个自驾驶利用深度学习的汽车公司。

图像识别涉及识别照片并根据其特色将它们组织成单独的种别。
因此，图像识别软件和运用程序可以确定照片中显示的内容并区分它们。
事实上，可以确定您已经在您的社交媒体运用程序或手机上看到了这一点。
实质上，它根据照片中人物的位置、场合等对图像进行分类。

考虑浏览一组旧照片以记住一些美好的旧光阴。
有些照片须要取景，但首先，我们喜好按精确的顺序排列它们。
由于没有有关照片的信息，因此只好手动实行此操作。
我们所能做的便是根据照片的拍摄日期进行排列，但有时***的照片中短缺日期。
由于深度学习，现在可以根据照片的拍摄地点或长相、个人、场合等来排列图像。

谈天机器人是通过文本或音频模拟人类对话的打算机软件程序。
当我们现在利用在线平台时，谈天机器人非常普遍，本日的人工智能系统能够理解用户的需求和偏好，并推举在很少或险些没有人类干预的情形下实行哪些操作。
目前市场上有许多盛行的会话助手，包括苹果开拓的 Siri、微软开拓的 Cortana、亚马逊和谷歌助手开拓的 Alexa。

随着谈天机器人的涌现，所有平台现在都可以为其访问者供应定制的体验。
谈天机器人利用机器学习算法和深度学习算法来天生回答的组合。
经由大量数据的演习，谈天机器人可以理解客户的哀求，以及他们面临的困难，并以非常大略的办法辅导和帮助客户办理他们的问题。

此外，它还有许多其他好处，比如它可以为客户节省韶光，并且随着谈天机器人的涌现，公司雇用的人数减少了。
员工以降落本钱并改进客户体验。

NLP是一种阐明和处理人类语音的算法，称为自然措辞处理，属于措辞学、打算机科学和人工智能领域。

我们须要多年的人类互动和打仗各种社会环境来学习和理解一种措辞的语调和模式的变革，以是我们不能指望机器自己学习所有这些东西。

在深度学习和构建对每种情形的精确相应的帮助下，NLP演习机器可以轻松地做到这一点。

NLP 中利用了各种算法来剖析数据，从而使系统能够产生人类措辞或识别人类语音中的腔调变革。

深度学习曾经不受欢迎，现在越来越受欢迎。
自然措辞处理领域，包括供应各种问题的答案、模型构建等。
它常常用于升级自然措辞处理的文本分析功能和特性。
这些建议在将早期未构造化的文本转换为有益信息方面有很大帮助。

亚马逊开拓的 Alexa、Apple 开拓的 Siri 和 Google Assistant 等虚拟助手是深度学习的盛行运用程序。
这些用于许多家庭和办公室，以简化日常任务。
利用这些助手的人数正在增加，并且这些助手变得越来越聪明，并且在您与他们互动时越来越多地理解您和您的偏好。
虚拟助手利用深度学习来理解我们的兴趣，例如我们最喜好的聚会场所或我们最喜好的电视节目。
为了理解我们所说的，他们考虑了人类的措辞。
虚拟助手还可以将我们的声音翻译成文本格式，为我们安排会议等。

虚拟助手可以做所有事情，从处理到即时自动接听我们的事情电话，帮助我们和我们的团队管理任务。
虚拟助理还可以通过汇总文件来帮忙我们撰写和邮寄电子邮件给您的老板、客户、老师等。

此外，虚拟助手在很多地方都得到了运用，并且还被集成到各种设备中，包括物联网和汽车。
由于互联网和智能设备，这些助手将连续变得越来越智能。

由于地震预报的毁坏性后果，科学家正在努力办理地震预报问题。
成功的地震预报可以挽救无数生命。
科学家们正试图根据地震发生的韶光和地点以及震级来预测地震。

Von mises 屈从准则被深度学习用于预测地震，深度学习的这种运用帮助科学家将地震预测韶光提高了 5000%。
我们从仅仅预测地震何时会发生转变为能够准确预测地震何时会发生。

在大量数据上教授的深度学习模型将能够通过从原始数据中提取元向来从数据中学习，以识别自然事物并就广泛的学科领域做出精确的决策。
此外，由于打算能力的改进，大型模型的演习变得更加随意马虎。
深度学习由于其上风使地震预报成为可能。

如今的货币交易正在走向数字化，在深度学习的帮助下正在开拓许多运用程序，这些运用程序可以帮助检测敲诈行为，从而帮助金融机构节省大量资金。
此外，现在可以过滤***提要以删除所有不须要的***，并且读者可以阅读基于他们感兴趣的领域的***。

如今，检测假***非常主要，由于互联网上充斥着大量的博客、研究论文、***和许多其他形式的信息来源，而且它们都不虔诚。
在机器人的帮助下，假***在本日的传播速率非常快，因此很难判断***是假的还是真实的。

除了开拓分类器来检测虚假和有偏见的***外，深度学习还可用于关照您潜在的隐私陵犯并删除内容。
演习和验证用于***检测的深度学习神经网络的紧张寻衅是数据中充斥着来自天下各地的见地，很难确定***宣布是有偏见的还是中立的。

这便是为什么深度学习是一种有代价的工具。

深度学习在打算机视觉领域的良好成果推动了一些机器人技能的运用，深度学习在机器人技能中被大量用于实行类似人类的任务。
机器人的构建是为了理解它们周围的天下，对它们来说弄清楚什么是什么是非常主要的。
如果你回到 20 年前，机器人无法弄清楚许多基本的差异，比如汽水瓶和钢笔之间的差异，由于它们的形状相同。

众所周知，机器人领域对学习算法提出了一系列独特的寻衅，这些寻衅是：为机器人实行的每项事情编写全新的学习算法和元素可能很困难，乃至是不可能的。
第二个寻衅是机器人必须处理现实天下中的大量多样性，这使得许多学习算法难以处理。

但是深度学习算法是能够直接从数据中学习的通用模型，因此它们非常适宜机器人技能。
当然，机器人技能和人工智能提高了人类的能力，提高了生产力并实现了从大略思维到类人能力的转变。

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深度学习使打算机在性能和行为方面更像人脑。
它已在各行各业中脱颖而出。
有了深度学习的运用，我们的生活变得更轻松、更高效，从自动驾驶汽车到语音助手，它无处不在。

但是，有关深度学习及之上的人工智能伦理却越来越多的受到关注和寻衅。