2016年，圍棋人工智能軟件AlphaGo打敗了韓國(guó)圍棋名將李世石。2017年，新一代AlphaGo（AlphaGo Master）的戰(zhàn)斗力升級(jí)，又打敗了世界排名第一的柯潔。這樣的人工智能（Artificial Intelligence）系統(tǒng)，不再簡(jiǎn)單地只靠?jī)?chǔ)存能力戰(zhàn)勝人類，而是已經(jīng)在一些具體的領(lǐng)域超越了人類的認(rèn)知，甚至像是擁有了“思考”的能力，更接近大眾對(duì)人工智能的想象。

人工智能似乎一直是一個(gè)遙遠(yuǎn)的科幻的概念，但事實(shí)上，當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了“人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。除了前文提到的圍棋軟件，還有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、智能管家，甚至蘋果手機(jī)上的語(yǔ)音助手Siri都是一種人工智能。而這些應(yīng)用背后的核心算法就是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），這也是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）領(lǐng)域最火熱的一個(gè)分支。和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法有很大不同，

深度學(xué)習(xí)依賴大量數(shù)據(jù)的迭代訓(xùn)練，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中內(nèi)在的特征（Feature），然后給出結(jié)果。這些特征中，有很多已經(jīng)超越了人為定義的特征的表達(dá)能力，因此得以讓深度學(xué)習(xí)在很多任務(wù)的表現(xiàn)上大大超越了其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，甚至超越了人類自己。

但是，深度學(xué)習(xí)還沒(méi)能全方面超越人類。相反，它的工作完全依賴于人類對(duì)算法的設(shè)計(jì)。深度學(xué)習(xí)從誕生到爆發(fā)用了大約五十年。從其發(fā)展歷程，我們可以窺見(jiàn)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們的步步巧思，并從中探討其可能的發(fā)展方向。

一、什么是深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得名于其對(duì)于動(dòng)物神經(jīng)元傳遞信息方式的模擬，而深度學(xué)習(xí)這一“俗稱”又來(lái)自于多層級(jí)聯(lián)的神經(jīng)元：眾多的層讓信息的傳遞實(shí)現(xiàn)了“深度”。

在動(dòng)物身上，神經(jīng)一端連接感受器，另一端連接大腦皮層，中間通過(guò)多層神經(jīng)元傳導(dǎo)信號(hào)。神經(jīng)元之間也不是一對(duì)一連接，而是有多種連接方式（如輻射式、聚合式等），從而形成了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這一豐富的結(jié)構(gòu)最終不僅實(shí)現(xiàn)了信息的提取，也使動(dòng)物大腦產(chǎn)生了相應(yīng)的認(rèn)知。動(dòng)物的學(xué)習(xí)過(guò)程則需要外界信息在大腦中的整合。外界信息進(jìn)入神經(jīng)系統(tǒng)，進(jìn)而成為大腦皮層可以接收的信號(hào)；信號(hào)與腦中的已有信息進(jìn)行比對(duì)，也就在腦中建立了完整的認(rèn)知。

類似地，通過(guò)計(jì)算機(jī)編程，計(jì)算機(jī)科學(xué)家讓一層包含參數(shù)（Parameter）和權(quán)重（Weight）的函數(shù)模擬神經(jīng)元內(nèi)部的操作，用非線性運(yùn)算的疊加模擬神經(jīng)元之間的連接，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的重新整合，進(jìn)而輸出分類或預(yù)測(cè)的結(jié)果。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的差異，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)通過(guò)梯度（Gradient）逐層調(diào)整相應(yīng)的權(quán)重以縮小差異，從而達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的。

二、深度學(xué)習(xí)的雛形

其實(shí)，模擬動(dòng)物的神經(jīng)活動(dòng)，并非深度學(xué)習(xí)的專利。早在1957年，F(xiàn)rank Rosenblatt就提出了感知機(jī)（Perceptron）的概念。這是一種只能分出兩類結(jié)果的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種模型非常簡(jiǎn)單，輸出結(jié)果與輸入信息之間幾乎就是一個(gè)“加權(quán)和”的關(guān)系。雖然權(quán)重會(huì)直接根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)值之間的差異自動(dòng)調(diào)整，但是整個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力有限，只能用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)擬合。

幾乎與此同時(shí)，神經(jīng)科學(xué)界出現(xiàn)了重大進(jìn)展。神經(jīng)科學(xué)家David Hubel和Torsten Wiesel對(duì)貓的視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的研究證實(shí)，視覺(jué)特征在大腦皮層的反應(yīng)是通過(guò)不同的細(xì)胞達(dá)成的。其中，簡(jiǎn)單細(xì)胞（Simple Cell）感知光照信息，復(fù)雜細(xì)胞（Complex Cell）感知運(yùn)動(dòng)信息。

受此啟發(fā)，1980年，日本學(xué)者福島邦彥（Kunihiko Fukushima）提出了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型“神經(jīng)認(rèn)知機(jī)（Neocognitron）”（圖1）用以識(shí)別手寫數(shù)字。這種網(wǎng)絡(luò)分成多層，每層由一種神經(jīng)元組成。在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，兩種神經(jīng)元交替出現(xiàn)，分別用以提取圖形信息和組合圖形信息。這兩種神經(jīng)元到后來(lái)演化成了重要的卷積層（Convolution Layer）和提取層（Pooling Layer）。但是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元都是由人工設(shè)計(jì)而成，其神經(jīng)元也不會(huì)根據(jù)結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，因此也就不具有學(xué)習(xí)能力，只能限制在識(shí)別少量簡(jiǎn)單數(shù)字的初級(jí)階段。

圖1：神經(jīng)認(rèn)知機(jī)Neocognitron的工作原理圖（摘自原文Fukushima，Kunihiko. “Neocognitron： A hierarchical neural network capable of visual pattern recognition.” Neural networks 1.2（1988）：119-130）

當(dāng)學(xué)習(xí)能力無(wú)法被實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，就需要更多的人工設(shè)計(jì)來(lái)替代網(wǎng)絡(luò)的自主學(xué)習(xí)。1982年，美國(guó)科學(xué)家John Hopfield發(fā)明了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在其中加入了諸多限制，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變化中保持記憶以便學(xué)習(xí)。同年，芬蘭科學(xué)家Teuvo Kohonen在無(wú)監(jiān)督算法向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Learning Vector Quantization Network）的基礎(chǔ)上提出了自組織映射（Self-Organizing Map），希望通過(guò)縮短輸入和輸出之間的歐氏距離，從繁雜的網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)到正確的關(guān)系。1987年，美國(guó)科學(xué)家Stephen Grossberg和Gail Carpenter依據(jù)自己早先的理論提出了自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)（Adaptive resonance theory），也就是讓某個(gè)已知信息和未知信息發(fā)生“共振”，從而從已知信息推測(cè)未知的信息，實(shí)現(xiàn)“類比學(xué)習(xí)”。雖然這些網(wǎng)絡(luò)都加上了“自組織”、“自適應(yīng)”、“記憶”等關(guān)鍵詞，但其學(xué)習(xí)方式效率不高，而且需要根據(jù)應(yīng)用本身不斷地優(yōu)化設(shè)計(jì)，再加上網(wǎng)絡(luò)的記憶容量很小，很難在實(shí)際中應(yīng)用。1986年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams發(fā)表了反向傳播算法（Backpropagation），才算階段性地解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的難題。通過(guò)梯度的鏈?zhǔn)椒▌t，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果和真實(shí)值之間的差異可以通過(guò)梯度反饋到每一層的權(quán)重中，也就讓每一層函數(shù)都類似感知機(jī)那樣得到了訓(xùn)練。這是Geoffrey Hinton第一個(gè)里程碑式的工作。如今的他是Google的工程研究員，曾獲得計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最高榮譽(yù)的圖靈（Turing）獎(jiǎng)。他曾在采訪中說(shuō)：“我們并不想構(gòu)建一個(gè)模型來(lái)模擬大腦的運(yùn)行方式。我們會(huì)觀察大腦，同時(shí)會(huì)想，既然大腦的工作模式可行，那么如果我們想創(chuàng)造一些其他可行的模型，就應(yīng)該從大腦中尋找靈感。反向傳播算法模擬的正是大腦的反饋機(jī)制。之后的1994年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家Yann LeCun在Geoffrey Hinton組內(nèi)做博士后期間，結(jié)合神經(jīng)認(rèn)知機(jī)和反向傳播算法，提出了用于識(shí)別手寫郵政編碼的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet，獲得了99%的自動(dòng)識(shí)別率，并且可以處理幾乎任意的手寫形式。這一算法在當(dāng)時(shí)取得了巨大的成功，并被應(yīng)用于美國(guó)郵政系統(tǒng)中。

三、深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)

盡管如此，深度學(xué)習(xí)并沒(méi)有因此而熱門。原因之一，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要更新大量參數(shù)（僅2012年提出的AlexNet就需要65萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和6000萬(wàn)個(gè)參數(shù)），需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和算力的支持（圖2）。而如果想通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)來(lái)降低數(shù)據(jù)量和訓(xùn)練時(shí)間，其效果也就不如其他的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（比如2000年前后大行其道的支持向量機(jī)，Support Vector Machine）。2006年Geoffrey Hinton的另一篇論文首度使用了“深度網(wǎng)絡(luò)”的名稱（Deep Belief Nets），為整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供了途徑。雖然為后面深度學(xué)習(xí)的炙手可熱奠定了基礎(chǔ)，但是之所以用“深度網(wǎng)絡(luò)”而避開(kāi)之前“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的名字，就是因?yàn)橹髁餮芯恳呀?jīng)不認(rèn)可“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，甚至到了看見(jiàn)相關(guān)標(biāo)題就拒收論文的程度。

深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)折發(fā)生在2012年。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，科學(xué)家也逐漸注意到了數(shù)據(jù)規(guī)模的重要性。2010年，斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)系副教授李飛飛（Li Fei-Fei）發(fā)布了圖像數(shù)據(jù)庫(kù)ImageNet，共包含上千萬(wàn)張經(jīng)過(guò)人工標(biāo)記過(guò)的圖片，分屬于1000個(gè)類別，涵蓋動(dòng)物、植物、生活等方方面面。2010—2017年，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域每年都會(huì)舉行基于這些圖片的分類競(jìng)賽，ImageNet也因此成為全世界視覺(jué)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的試金石。2012年，Geoffrey Hinton在多倫多大學(xué)的學(xué)生，Alex Krizhevsky，在ImageNet的分類競(jìng)賽中，通過(guò)在兩塊NVIDIA顯卡（GPU）上編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法而獲得了冠軍，而且其算法的識(shí)別率大幅超過(guò)第二名。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)隨后被命名為AlexNet。這是深度學(xué)習(xí)騰飛的開(kāi)始。

圖2：AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（摘自原文Krizhevsky， Alex， Ilya Sutskever， and Geoffrey E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks.” Advances in neural information processing systems. 2012.）

從AlexNet開(kāi)始，由ImageNet提供數(shù)據(jù)支持，由顯卡提供算力支持，大量關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究逐漸鋪開(kāi)。首先，由于大量軟件包的發(fā)布（如Caffe，TensorFlow，Torch等），實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)變得越來(lái)越容易。其次，在研究領(lǐng)域，從ImageNet分類競(jìng)賽和任務(wù)為更加復(fù)雜的圖像分割和描述的COCO競(jìng)賽中，又產(chǎn)生了VGGNet、GoogLeNet、ResNet和DenseNet。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)逐漸增加，從AlexNet的11層到VGGNet的19層，而到ResNet和DenseNet時(shí)，深度已經(jīng)達(dá)到了150層乃至200層，達(dá)成了名副其實(shí)的“深度”學(xué)習(xí)。這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一些數(shù)據(jù)集上關(guān)于分類問(wèn)題的測(cè)試，甚至已經(jīng)超過(guò)了人類的識(shí)別準(zhǔn)確率（在ImageNet上人類的錯(cuò)誤率大約為5%，而SENet的錯(cuò)誤率可以達(dá)到2.25%）。如表1所示：

年份2012201320142014201520162017

網(wǎng)絡(luò)AlexNetZFNetVGGNetGoogLeNetResNetResNeXtSENet

Top5錯(cuò)誤率15.32%13.51%7.32%6.67%3.57%3.03%2.25%

層數(shù)881622152152154

參數(shù)量60M60M138M7M60M44M67M

表1：歷年ImageNet圖片分類比賽優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)匯總（由原始論文計(jì)算，并參考https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch）

自此，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們?cè)絹?lái)越多地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)解決問(wèn)題。除了上述在二維圖像上的分類、分割、檢測(cè)等方面的應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還被用在時(shí)序信號(hào)甚至是無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）可以按照時(shí)間順序接受信號(hào)的輸入。一方面，它的每層神經(jīng)元可以壓縮并儲(chǔ)存記憶；另一方面，它可以從記憶中提取有效的維度進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和文字理解。而把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)上，就跳出了“提取主成分”或者“提取特征值”的窠臼，簡(jiǎn)單地用一個(gè)包含了多層網(wǎng)絡(luò)的自編碼器（Autoencoder），就可以把原始信息自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)降維和提取。再結(jié)合向量量化網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)特征的聚類，進(jìn)而在沒(méi)有太多標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下得到分類結(jié)果?？梢哉f(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)論是效果還是應(yīng)用范圍上，都成為了無(wú)可爭(zhēng)議的王者。

四、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)2017年，ImageNet圖像分類競(jìng)賽宣布完成了最后一屆，但這并不意味著深度學(xué)習(xí)偃旗息鼓。恰恰相反，深度學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用脫離了之前以“分類問(wèn)題”為研究主題的階段，進(jìn)入了廣泛發(fā)展的階段。同時(shí)，與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的國(guó)際會(huì)議投稿量逐年呈指數(shù)式地增加，也說(shuō)明有越來(lái)越多的研究者和工程師投身于深度學(xué)習(xí)算法的研發(fā)和應(yīng)用。筆者認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)近年來(lái)的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個(gè)趨勢(shì)。

第一，從結(jié)構(gòu)上看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型會(huì)變得更加多樣。其中，可以執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向過(guò)程的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network）從2016年被提出以來(lái)發(fā)展迅速，成為了深度學(xué)習(xí)一個(gè)重要的“增長(zhǎng)點(diǎn)”。由于深度學(xué)習(xí)算法可以從原始信息（如圖像）中提取特征，那么其逆過(guò)程邏輯上也是可行的，即利用一些雜亂的信號(hào)通過(guò)特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成相應(yīng)的圖像。于是，計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ian Good fellow提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)除了能生成圖像的生成器（Generator）之外，還提供了一個(gè)判別器（Discriminator）。在訓(xùn)練過(guò)程中，生成器趨于學(xué)習(xí)出一個(gè)讓計(jì)算機(jī)難以分辨的、極度逼近真實(shí)的生成圖片，判別器趨于學(xué)習(xí)出強(qiáng)大的判定真實(shí)圖片和生成圖片的能力。二者對(duì)抗學(xué)習(xí)，生成圖片做得越真實(shí)，判別器就會(huì)越難分辨；判別器能力越強(qiáng)，也就促使生成器生成新的、更加真實(shí)的圖片。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在人臉生成和識(shí)別、圖像分辨率提升、視頻幀率提升、圖像風(fēng)格遷移等領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用。

第二，研究的問(wèn)題趨于多樣。一方面，一些在機(jī)器學(xué)習(xí)其他分支中的概念，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）、遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning），在深度學(xué)習(xí)中找到了新的位置。另一方面，深度學(xué)習(xí)本身的研究也從“工程試錯(cuò)”向“理論推導(dǎo)”發(fā)展。深度學(xué)習(xí)一直因其缺少理論基礎(chǔ)而飽受詬病，在訓(xùn)練過(guò)程中幾乎完全依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)。為了減少經(jīng)驗(yàn)對(duì)結(jié)果的影響，以及減少選擇超參數(shù)的時(shí)間，除了對(duì)最初經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的修改，研究者們也在從根本上修正深度學(xué)習(xí)的效率。一些研究者在試圖聯(lián)系其他機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（比如壓縮感知、貝葉斯理論等），用以使深度學(xué)習(xí)從工程的試錯(cuò)變?yōu)橛欣碚撝笇?dǎo)下的實(shí)踐。還有一些研究在試圖解釋深度學(xué)習(xí)算法的有效性，而不只是把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)做一個(gè)黑盒子。與此同時(shí)，研究者也在針對(duì)超參數(shù)建立另一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題，即元學(xué)習(xí)（Meta Learning），以降低選擇超參數(shù)過(guò)程的難度和隨機(jī)性。

第三，隨著大量研究成果的新鮮出爐，更多的算法也被應(yīng)用于產(chǎn)品中。除了一些小規(guī)模的公司陸續(xù)開(kāi)發(fā)了圖像生成小程序，大公司們也在競(jìng)相搶占深度學(xué)習(xí)這一高地?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭Google、Facebook和Microsoft都先后成立了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展中心，中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司百度、阿里巴巴、騰訊、京東以及字節(jié)跳動(dòng)等也都各自成立了自己的深度學(xué)習(xí)研究中心。一些基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的獨(dú)角獸公司，如DeepMind、商湯、曠視等，也從大量競(jìng)爭(zhēng)者中脫穎而出。2019年以來(lái)，產(chǎn)業(yè)界的深度學(xué)習(xí)研究也漸漸地從關(guān)注論文發(fā)表轉(zhuǎn)變到了落地的項(xiàng)目。比如騰訊AI Lab對(duì)視頻播放進(jìn)行優(yōu)化，比如依圖制作的肺結(jié)節(jié)篩查已經(jīng)在國(guó)內(nèi)的一些醫(yī)院試點(diǎn)。

第四，隨著5G技術(shù)的逐漸普及，深度學(xué)習(xí)會(huì)跟云計(jì)算一起嵌入日常生活。深度學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)一直難以落地的原因是計(jì)算資源的匱乏。一臺(tái)配備合適顯卡的超級(jí)計(jì)算機(jī)的成本可以達(dá)到50萬(wàn)人民幣，而并不是所有公司都有充足的資金和能夠充分使用這些設(shè)備的人才。而隨著5G技術(shù)的普及，以及云技術(shù)的加持，公司可以通過(guò)租用的方式，低成本地從云中直接獲得計(jì)算資源。公司可以將數(shù)據(jù)上傳到云端，并且?guī)缀鯇?shí)時(shí)地收到云端傳回的計(jì)算結(jié)果。一大批新興的創(chuàng)業(yè)公司正在想辦法利用這些基礎(chǔ)設(shè)施：他們召集了一批計(jì)算機(jī)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家，為其他公司提供深度學(xué)習(xí)算法支持和硬件支持。這使得一些之前跟計(jì)算機(jī)技術(shù)關(guān)系不大的行業(yè)（比如制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、娛樂(lè)業(yè)，甚至法律行業(yè)），不再需要自己定義問(wèn)題、研發(fā)方案，而是通過(guò)與算法公司合作便利地享受到計(jì)算機(jī)技術(shù)行業(yè)的專業(yè)支持，也因此更容易獲得深度學(xué)習(xí)的賦能。

五、總結(jié)與討論

在五十多年的歷程中，深度學(xué)習(xí)經(jīng)過(guò)了從雛形到成熟、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的發(fā)展，在學(xué)術(shù)界和業(yè)界積累了大量理論和技術(shù)。現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向趨向于多元化。這一方面是因?yàn)榇罅慨a(chǎn)品正處于研發(fā)階段，另一方面計(jì)算機(jī)科學(xué)家也在做一些關(guān)于深度學(xué)習(xí)的更加細(xì)致的研究。

當(dāng)然，作為一個(gè)綜合性的學(xué)科，除了以圖像識(shí)別為核心的發(fā)展歷程，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音分析和自然語(yǔ)言處理上也有其各自的發(fā)展過(guò)程。同時(shí)，多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多媒體形態(tài)的結(jié)合，正在成為研究的熱點(diǎn)。比如結(jié)合圖像和語(yǔ)言處理的自動(dòng)給圖片配字幕（Image Captioning）就是一個(gè)具有挑戰(zhàn)的課題。

需要指出的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)并非只有上述這一種方法，一些現(xiàn)階段沒(méi)有得到廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)以及受限玻爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）也可能在未來(lái)提供整個(gè)行業(yè)的前行動(dòng)力?？梢钥隙?，雖然現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)還是一個(gè)似乎縈繞著高級(jí)和神秘光環(huán)的存在，但在不久的將來(lái)，這件超級(jí)武器將會(huì)成為大小公司的基本技術(shù)。

作者：王東昂

王東昂是悉尼大學(xué)在讀博士。他的研究領(lǐng)域涉及了醫(yī)學(xué)圖像、人工智能、神經(jīng)科學(xué)、視頻分析等多個(gè)領(lǐng)域，并致力于在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)。他曾在CVPR、ECCV等國(guó)際會(huì)議中發(fā)表過(guò)論文，并受邀長(zhǎng)期為IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Multimedia等學(xué)術(shù)雜志和ICML、AAAI等國(guó)際會(huì)議審稿。他在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有超過(guò)5年的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾與中國(guó)、美國(guó)、澳大利亞的多家公司和機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，其中包括多角度視頻中的行為識(shí)別、基于道路監(jiān)控的路況預(yù)測(cè)和自動(dòng)化腦CT篩查系統(tǒng)。
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