10项研究成果告诉你，为什么深度学习正在成为热潮

本文作者：奥利弗 · 卡梅隆（Oliver Cameron），现Udacity无人驾驶领导人，前YCombinator孵化创业公司创始人。

来源：《Medium》

编译：创新工场 ，虫洞翻翻雨轩亦有贡献

有许多人分析过深度学习重要性以及它是怎样风靡世界的，我十分赞同他们的说法。研究/应用深度学习时使我感觉自己最像个魔术师，我清楚地知道在未来的三年里，任何一个伟大的软件都将被深度学习所驱动。然而，深度学习目前还不是一个主流，所以我想我应该分享一些杰出贡献者的研究成果，希望能够离这个这个目标更近一点。

以下是我认为深度学习即将成为热潮的十个理由： 

1、还在为一张像素低的图片头疼吗？Deep Learning可以预测出此图片在高像素环境下的呈现，并且加上缺失的细节。

此功能对于动漫图像的像素处理也有一样惊艳的效果。

2、Deep Learning使得文字转语音系统与真人声音几乎无差异。想想这个功能能带来的可能性！

（链接地址：https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/） 

3、Deep Learning可以创作一首古典乐曲，你会以为它是由真人创作的。

4、Deep Learning可以将你自由选择的一幅图片转化成你喜欢的画家的创作风格。

5、Deep Learning可以生成很多字体！

6、Deep Learning可以通过预测一幅画缺失部分应该有的样子，来自动补全这幅画。

7. Deep Learning可以训练机器人像人类一样行走。

（在未被教授的情况下，深度学习机器人从地上站立了起来。图片由华盛顿大学提供。）

或者训练机器人像人类一样抓取物体。

8、Deep Learning可以理解并为图片添加描述，就像人类一样。

9、想要画一幅风景画但心有余而力不足？不用担心，Deep Learning可以帮你画出来。

10、Deep Learning最棒的在于无人驾驶（至少对我而言），你可以训练深层神经网络来控制一辆轿车，就像人类驾驶一样。

有一些缺陷（并不完善），但是这个学生所提交的用深度学习所预测的转向角还是不错的。

在我们的无人驾驶课程的头几周里，你就可以构建这个！ 160x320 的图像输进深度神经网络（DNN）就可以使得这辆车在路上行驶。

它甚至得出侠盗猎车手（Grand Theft Auto）是一个用来训练无人驾驶很不错的模拟环境。

为什么我如此肯定深度学习是革命性的？如果你仔细看以上机器执行的任务，你会发现一个共同特点：创造力！一个机器，尽管是用人类的数据来训练，也可以展示出像艺术家的特质。 

我们花费了几十年使机器的计算性变强大，我在想，在接下来的十年里，人类到底能通过软件具有创造性的思考能力开拓出多少可能性？