自從“思維機器”的概念出現(xiàn)以來，人們一直對人工智能感到緊張，但這對人工智能的快速發(fā)展并沒有壞處。越多的人覺得有風險，就有越多的人去探索。
  近年來，人工智能領域廣泛活躍。除了對“機器崛起”的恐懼之外，不得不說人工智能在很多方面都讓人們受益頗多。AI并沒有像人們擔心的那樣“接管”社會，但隨著數(shù)據(jù)存儲和處理能力的提升，AI無處不在，包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。
  人工智能技術的應用將使機器視覺超越現(xiàn)有的解決方案，并能夠勝任更具挑戰(zhàn)性的應用。其中，深度學習技術以其強大的影響力以及對視覺行業(yè)和AI領域的巨大影響，得到了眾多機器視覺專業(yè)人士的認可。未來將在監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療診斷、智慧農(nóng)業(yè)等領域引入更多深度學習技術，實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。

  什么是深度學習
  深度學習不是一種獨立的學習方法，但它也使用有監(jiān)督和無監(jiān)督的學習方法來訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡。然而，由于近年來這一領域的快速發(fā)展，一些獨特的學習方法（如殘差網(wǎng)絡）相繼被提出，因此越來越多的人將其視為一種單獨的學習方法。
  深度學習理論是機器學習的一個分支。在傳統(tǒng)的機器學習中，需要訓練結構化的數(shù)值數(shù)據(jù)，比如預測銷量、預測是否有人會按時還款等等。然而，在深度學習中，我們的訓練輸入不再是常規(guī)數(shù)據(jù)，它可能是語言、對話語料庫、圖像或視頻。深度學習需要做的是，我把一張貓的圖片扔進神經(jīng)網(wǎng)絡，它的輸出是一個像cat或者cat這樣的標簽，再扔進一個語音，它的輸出是一個像hello這樣的文本。因此，機器學習/深度學習的核心任務是找到（訓練）一個能把我們的輸入轉(zhuǎn)化為正確輸出的模型。
  人工智能的挑戰(zhàn)與機遇
  與傳統(tǒng)的機器視覺解決方案相比，深度學習的另一個優(yōu)勢是可以減少開發(fā)機器視覺所需的時間。深度學習為面臨傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)挑戰(zhàn)的應用帶來了希望。深度學習在生命科學、食品、假幣檢驗、醫(yī)療、木材分級等方面將有很好的發(fā)展前景。深度學習以一種毀滅性的方式完成了各種任務，使所有機器輔助功能似乎都是可能的。無人駕駛汽車、預防性醫(yī)療，甚至更好的電影推薦都指日可待，或者即將實現(xiàn)。
  未來將在監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療診斷、智慧農(nóng)業(yè)等領域引入更多深度學習技術，實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。但是AI并不是解決所有傳統(tǒng)機器視覺和圖像處理問題的唯一途徑。它主要有兩個缺點：1、你需要大量的訓練，你需要創(chuàng)建一個專家團隊才能達到下一個分類水平；2、一旦你經(jīng)過訓練，如果你發(fā)現(xiàn)分類失敗，就很難解決這個問題。你別無選擇，只能訓練一個新樣本。隨著人工智能在機器視覺中的應用越來越普及，企業(yè)要根據(jù)自身情況調(diào)整發(fā)展，不能盲目跟風。在工業(yè)領域，我們可能投資不了那么多時間和資金，所以要利用好它的優(yōu)勢。