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来源： 电子工程专辑
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。这三者其实是子-子集的关系。随着技术发展和应用的深入，深度学习越来越重要，成为AI的金字塔。本文总结了人工智能领域在2022年及以后数年内最热门的八大应用领域和方向。
基于神经网络架构的深度学习技术是机器学习的一个子集，它模仿人类获取知识的方式。在神经网络中，“深度”是指隐藏层的数量，传统神经网络中的隐藏层数量为2到3层，而深度神经网络可以容纳
150
层甚至更多。作为包括统计和预测建模在内的数据科学的一部分，深度学习是一个重要组成部分。深度学习的一个主要好处是它加快并简化了收集、检查和分析数据科学家使用的大量数据的过程。
驾驶的目的是对外部因素做出安全反应，例如周围的汽车、路牌和行人，以便从一个点到达另一个点。尽管我们距离全自动驾驶汽车还有一段距离，但深度学习对于让这项技术达到今天的水平至关重要。
自动驾驶在当今时代得到了推动，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 是可以提供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 采用深度学习为其规划提供动力，并为其独立车辆技术提供控制模块，该技术允许汽车在八车道道路上导航、控制事故等。谷歌子公司 Waymo
是另一个自驾驶使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征将它们组织成单独的类别。因此，图像识别软件和应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应用程序或手机上看到了这一点。本质上，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时光。有些照片需要取景，但首先，我们喜欢按正确的顺序排列它们。由于没有有关照片的信息，因此只能手动执行此操作。我们所能做的就是根据照片的拍摄日期进行排列，但有时下载的照片中缺少日期。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。
聊天机器人是通过文本或音频消息模仿人类对话的计算机软件程序。当我们现在使用在线平台时，聊天机器人非常普遍，今天的人工智能系统能够理解用户的需求和偏好，并推荐在很少或几乎没有人类干预的情况下执行哪些操作。目前市场上有许多流行的会话助手，包括苹果开发的
Siri、微软开发的 Cortana、亚马逊和谷歌助手开发的 Alexa。
随着聊天机器人的出现，所有平台现在都可以为其访问者提供定制的体验。聊天机器人使用机器学习算法和深度学习算法来生成回复的组合。经过大量数据的训练，聊天机器人可以理解客户的要求，以及他们面临的困难，并以非常简单的方式指导和帮助客户解决他们的问题。
此外，它还有许多其他好处，比如它可以为客户节省时间，并且随着聊天机器人的出现，公司雇用的人数减少了。员工以降低成本并改善客户体验。
NLP是一种解释和处理人类语音的算法，称为自然语言处理，属于语言学、计算机科学和人工智能领域。
我们需要多年的人类互动和接触各种社会环境来学习和理解一种语言的语调和模式的变化，所以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况的正确响应的帮助下，NLP训练机器可以轻松地做到这一点。
NLP 中使用了各种算法来分析数据，从而使系统能够产生人类语言或识别人类语音中的音调变化。
深度学习曾经不受欢迎，现在越来越受欢迎。自然语言处理领域，包括提供各种问题的答案、模型构建等。它经常用于升级自然语言处理的文本分析功能和特性。这些建议在将早期未结构化的文本转换为有益信息方面有很大帮助。
亚马逊开发的 Alexa、Apple 开发的 Siri 和 Google Assistant
等虚拟助手是深度学习的流行应用程序。这些用于许多家庭和办公室，以简化日常任务。使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了解您和您的偏好。虚拟助手使用深度学习来了解我们的兴趣，例如我们最喜欢的聚会场所或我们最喜欢的电视节目。为了理解我们所说的，他们考虑了人类的语言。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工作电话，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协助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应用，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，这些助手将继续变得越来越智能。
由于地震预报的破坏性后果，科学家正在努力解决地震预报问题。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时间和地点以及震级来预测地震。
Von mises 屈服准则被深度学习用于预测地震，深度学习的这种应用帮助科学家将地震预测时间提高了
5000%。我们从仅仅猜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素来从数据中学习，以识别自然事物并就广泛的学科领域做出正确的决策。此外，由于计算能力的改进，大型模型的训练变得更加容易。深度学习由于其优势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发许多应用程序，这些应用程序可以帮助检测欺诈行为，从而帮助金融机构节省大量资金。此外，现在可以过滤新闻提要以删除所有不需要的新闻，并且读者可以阅读基于他们感兴趣的领域的新闻。
如今，检测假新闻非常重要，因为互联网上充斥着大量的博客、研究论文、新闻和许多其他形式的信息来源，而且它们都不忠实。在机器人的帮助下，假新闻在今天的传播速度非常快，因此很难判断新闻是假的还是真实的。
除了开发分类器来检测虚假和有偏见的新闻外，深度学习还可用于通知您潜在的隐私侵犯并删除内容。训练和验证用于新闻检测的深度学习神经网络的主要挑战是数据中充斥着来自世界各地的意见，很难确定新闻报道是有偏见的还是中立的。
这就是为什么深度学习是一种有价值的工具。
深度学习在计算机视觉领域的良好成果推动了一些机器人技术的应用，深度学习在机器人技术中被大量用于执行类似人类的任务。机器人的构建是为了了解它们周围的世界，对它们来说弄清楚什么是什么是非常重要的。如果你回到
20 年前，机器人无法弄清楚许多基本的区别，比如汽水瓶和钢笔之间的区别，因为它们的形状相同。
众所周知，机器人领域对学习算法提出了一系列独特的挑战，这些挑战是：为机器人执行的每项工作编写全新的学习算法和元素可能很困难，甚至是不可能的。第二个挑战是机器人必须处理现实世界中的大量多样性，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，因此它们非常适合机器人技术。当然，机器人技术和人工智能提高了人类的能力，提高了生产力并实现了从简单思维到类人能力的转变。
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深度学习使计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。有了深度学习的应用，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挑战。
