科学家称，深度学习是硅谷科技企业的未来

深度学习是人工智能领域的一个分支，许多科学家在这里看到了硅谷科技企业的未来。因此，很多顶尖的人工智能领域的专家都在研究如何将深度学习应用到具体的不同领域，以使之产品化、商业化。

比如，著名科学家Geoffrey E. Hinton就在做这件事。就在这个月，一个由 Hinton领导的研究团队设计出了一套软件，这套软件能够从一大推分子中学习发现那些可能成为药物的的分子。对于这个研究团队来说，能够设计出这套软件着实不容易。这是因为该团队进入机器学习领域相对较晚，并且他们拥有的数据集相对较小。因此，根据
纽约时报报道，当该系统的高识别率出来的时候，即使很多挑剔的科学家也对实验结果表示震惊，并称这是深度学习领域意义重大的一次进步。这套软件也由此获得了由Merck公司赞助的一项大奖。

硅谷的科技企业早几年前就已经开始在产品中使用人工智能技术了。深度学习当被应用到语音识别、计算机视觉等领域时也产生了很多新的成果。苹果的Siri语音助手和Google的Street View就是两个例证。

不过，这只是开始。今天的图像识别技术仍未用到人们所熟知的一些概念，比如“眼睛”、“鼻子”等。图像的表征和搜索方式还只是停留在图像的基本笼统的数据特征。而深度学习则把图像的表征划分为多个层次，并且高层次的表征依赖于低层次的表征。这样，一张人脸就能被划分为更低层次的眼睛、鼻子、嘴巴。如果需要，我们还可以在眼睛、嘴巴这个层次进行细分，比如将嘴巴分为上下嘴唇。

另外，在
《心灵骇客》一书中，神经科学研究人员Tom Stafford和Matt Webb表示，“深度学习的创新之处不仅在于它能将数据的提取之后组合为不同层次，而且还能学习到具体需要多少个层次才能将数据进行最佳表示。”

目前，一些深度学习系统的表现已经赶超了人类。最近，卢加诺大学Swiss AI 实验室的一个研究团队就设计出了一套系统，这套系统在一项交通标志识别的比赛中就战胜了人类专家。

在未来，科学作家John Markoff认为，深度学习会使监测技术更价廉，结果更易用；会帮助市场分析人员发现消费者的购买模式；会为自动驾驶汽车和机器人的发展奠定基础。

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