“深度學習+”這個概念是如何產生？

現在，無論是外出還是工作，都不要隨便說幾句：“人工智能時代真的來了”，“人工智能這次將徹底改變人們的生活”，“我想看看未來會是什麼樣子”。我有點不好意思加入it界。似乎每個人都想蹭一蹭人工智能的熱點，都想在這個看得見的未來裡佔個位子。

人工智能就是讓計算機像人類一樣思考。機器具有人類的思維方式，能夠根據自身的“經驗”產生預測、判斷和分類的能力。例如，自動駕駛是代替人駕駛的，它的駕駛性能優於人駕駛，大大降低了駕駛員駕駛技術差造成交通事故的風險。

機器學習有很多算法，神經網絡是其中最強大的一個。但是它對計算機來說太龐大了，效率和時間上無法滿足實際需要。近年來，隨著GPU的發展和並行計算的進步，神經網絡的計算量已經被人們所接受，就像回顧十年前北京的房價一樣，它將一如既往地便宜。因此，基於神經網絡的訓練模式方法被稱為深度學習。

“深度學習+文本”就成了自然語言處理，“深度學習+語音”就成為語音識別和語音合成，“深度學習+手寫體”就成了手寫體識別，“深度學習+人臉”就成了人臉識別，深度學習可以與各種技術結合，應用在各個領域中。

先有“互聯網+”，以後會有“深度學習”。人工智能是一個非常寬泛的概念，只要它不是基於人類設定的程序，而是基於計算機本身的經驗，即使是人工智能。深度學習是實現人工智能最重要的方法。

此外，有很多基於規則的方法，但它們不是最流行的，也不如深度學習有效。