我們已經(jīng)解釋了人工智能（AI）是如何預(yù)測(cè)未來(lái)的，以及它如何改變工作場(chǎng)所甚至創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的。

盡管無(wú)人駕駛汽車(chē)和機(jī)器人技術(shù)可能占據(jù)了新聞?lì)^條，但人工智能、深度學(xué)習(xí)以及類(lèi)似技術(shù)可能會(huì)讓它們的最大影響幾乎化為無(wú)形，方法就是通過(guò)無(wú)數(shù)方式簡(jiǎn)化和推進(jìn)日常生活和商業(yè)。

用英偉達(dá)企業(yè)副總裁亞歷克斯懷特（Alex White）的話說(shuō)，深度學(xué)習(xí)預(yù)示著一個(gè)“全新的計(jì)算時(shí)代”，它將為所有人和一切事物開(kāi)啟“強(qiáng)大而深遠(yuǎn)的變革”。該公司正在開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的圖形處理單元，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)能力，同時(shí)支持1500家初創(chuàng)公司，以了解機(jī)器學(xué)習(xí)可以將人類(lèi)帶向何方。

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅被用于癌癥治療、機(jī)器人技術(shù)以及無(wú)人駕駛汽車(chē)等引人注目的領(lǐng)域，也正被越來(lái)越多地應(yīng)用于日常企業(yè)運(yùn)營(yíng)中。盡管這個(gè)題材顯得很平凡，但它的確非常重要。深度學(xué)習(xí)可能會(huì)徹底改變?nèi)藗冊(cè)跀?shù)據(jù)處理方面的日常工作，讓他們更有成就感、更有創(chuàng)造力，最終讓所有努力開(kāi)花結(jié)果。換句話說(shuō)，深度學(xué)習(xí)可以去做枯燥的事情，所以你沒(méi)必要去做。

人工智能是就業(yè)機(jī)會(huì)的創(chuàng)造者嗎？舉例來(lái)說(shuō)，如果你從事市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售方面的工作，深度學(xué)習(xí)可以在所有社交媒體上實(shí)時(shí)追蹤顧客與你品牌之間的互動(dòng)。它可以讓你從繁瑣的數(shù)據(jù)整理工作中解放出來(lái)，去追求更有價(jià)值的目標(biāo)，以建立更大的工作優(yōu)勢(shì)。在這種情況下，深度學(xué)習(xí)可以成為提高就業(yè)水平的一種手段。當(dāng)企業(yè)改善時(shí)，它們就會(huì)發(fā)展壯大，為我們這些卑微的人創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。

至少，理論上如此。我們完全有理由懷疑，但這種理論十分符合邏輯。例如，去年電子商務(wù)銷(xiāo)售額達(dá)到2萬(wàn)億美元，預(yù)計(jì)到2020年這個(gè)數(shù)字還將翻一番。銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)是就業(yè)市場(chǎng)的重要組成部分，而這個(gè)市場(chǎng)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)完善。

懷特最近在倫敦英偉達(dá)的“深度學(xué)習(xí)協(xié)會(huì)”活動(dòng)上發(fā)言。另一位杰出的演講者是安東尼莫爾斯博士（Dr Anthony Morse），他是一名學(xué)者，用他的話說(shuō)，“要讓機(jī)器像孩子那樣去學(xué)習(xí)”。在一段視頻中，莫爾斯博士向一臺(tái)人形機(jī)器人介紹一個(gè)物體一顆橘黃色的星星。然后，他將那個(gè)星星與一個(gè)紅球共同展示出來(lái)，此前這個(gè)機(jī)器人還不認(rèn)識(shí)紅球。

當(dāng)被要求拿起紅球時(shí)，機(jī)器人能夠從之前的指令中推斷出這兩個(gè)物體中哪個(gè)是橘黃色的星星，進(jìn)而推斷出哪個(gè)物體是紅球（這是桌子上唯一剩下的物體）。這個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)揭示一個(gè)微妙而復(fù)雜的世界，這個(gè)實(shí)驗(yàn)的意義在于：這個(gè)類(lèi)人機(jī)器人正在以一個(gè)小孩子可能擁有的能力來(lái)教授自己知識(shí)。

如今，這種技術(shù)已經(jīng)起飛，其潛力非常巨大。那么，這些可能性是如何轉(zhuǎn)化為我們普通人的現(xiàn)實(shí)生活呢？莫爾斯說(shuō)，視覺(jué)圖像識(shí)別經(jīng)常被認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)的例證，因?yàn)樗苋菀妆凰腥死斫?，更不用說(shuō)深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)識(shí)別上很容易超越人類(lèi)的事實(shí)。任何熟悉Facebook自動(dòng)標(biāo)記工具的人都將認(rèn)識(shí)到，它對(duì)用戶(hù)和廣告主都有用，盡管深度學(xué)習(xí)的能力遠(yuǎn)不止為社交網(wǎng)絡(luò)照片排序。

莫爾斯認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的能力是廣泛和雙重的：第一，提高現(xiàn)有的自動(dòng)化水平;第二，能夠催生新的生產(chǎn)線和市常他認(rèn)為，對(duì)于前一類(lèi)產(chǎn)品，工廠生產(chǎn)線的發(fā)展可能會(huì)演變成更復(fù)雜的系統(tǒng)，如果它們被深度學(xué)習(xí)取代，就會(huì)產(chǎn)生更新更先進(jìn)的產(chǎn)品，讓新產(chǎn)品和市場(chǎng)變得更有魅力。從語(yǔ)音識(shí)別和實(shí)時(shí)翻譯到無(wú)人駕駛汽車(chē)，從早期癌癥檢測(cè)到莫爾斯所謂的神奇軟件（拍下某人的衣服后立刻在網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)），有些東西適合所有人的需求或怪異的特性。

無(wú)限的可能性？的確，它的影響深遠(yuǎn)。但有無(wú)限可能性？根據(jù)莫爾斯的說(shuō)法，情況并非如此。他說(shuō)：“它不能解決太陽(yáng)底下的所有問(wèn)題?！边@種情緒與人們聽(tīng)到的很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的巨大潛力的觀點(diǎn)有很大不同。

Adam Grzywaczewski博士與莫爾斯的觀點(diǎn)相似，他將最近“深度學(xué)習(xí)”的發(fā)展歸功于三大進(jìn)展。首先，大數(shù)據(jù)的可用性增加了。人們每分鐘向YouTube上傳100個(gè)小時(shí)的視頻，每天向Facebook上傳3.5億張照片。其次，這種規(guī)模的數(shù)據(jù)已經(jīng)促使新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)被研究和開(kāi)發(fā)出來(lái)。最后，計(jì)算能力的飛躍是這些技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)的巨大動(dòng)力。

但是，深度學(xué)習(xí)是有深度的限制的。莫爾斯感嘆道，標(biāo)記好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常都是昂貴的或者是不存在的。此外，你需要權(quán)衡下這樣的警告，需要警惕深度學(xué)習(xí)的潛在能力。理解孩子們是如何學(xué)習(xí)并將其應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)上已經(jīng)不再是科幻電影的素材了，它現(xiàn)在正在發(fā)生，它正在迅速發(fā)生，而且它發(fā)生在一個(gè)商業(yè)層面上。

Grzywaczewski博士熱衷于強(qiáng)調(diào)，深度學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的，它在不斷變化。英偉達(dá)企業(yè)副總裁亞歷克斯懷特認(rèn)為，與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的研究主要局限于學(xué)術(shù)領(lǐng)域，而非商業(yè)領(lǐng)域，這股浪潮很快就會(huì)沖到岸上。

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