自從“思維機(jī)器”的概念出現(xiàn)以來(lái)，人們一直對(duì)人工智能感到緊張，但這對(duì)人工智能的快速發(fā)展并沒(méi)有壞處。越多的人覺(jué)得有風(fēng)險(xiǎn)，就有越多的人去探索。

　　近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域廣泛活躍。除了對(duì)“機(jī)器崛起”的恐懼之外，不得不說(shuō)人工智能在很多方面都讓人們受益頗多。AI并沒(méi)有像人們擔(dān)心的那樣“接管”社會(huì)，但隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的提升，AI無(wú)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(shù)的應(yīng)用將使機(jī)器視覺(jué)超越現(xiàn)有的解決方案，并能夠勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。其中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)以其強(qiáng)大的影響力以及對(duì)視覺(jué)行業(yè)和AI領(lǐng)域的巨大影響，得到了眾多機(jī)器視覺(jué)專(zhuān)業(yè)人士的認(rèn)可。未來(lái)將在監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域引入更多深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。

什么是深度學(xué)習(xí)

　　深度學(xué)習(xí)不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但它也使用有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，由于近年來(lái)這一領(lǐng)域的快速發(fā)展，一些獨(dú)特的學(xué)習(xí)方法（如殘差網(wǎng)絡(luò)）相繼被提出，因此越來(lái)越多的人將其視為一種單獨(dú)的學(xué)習(xí)方法。

　　深度學(xué)習(xí)理論是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，需要訓(xùn)練結(jié)構(gòu)化的數(shù)值數(shù)據(jù)，比如預(yù)測(cè)銷(xiāo)量、預(yù)測(cè)是否有人會(huì)按時(shí)還款等等。然而，在深度學(xué)習(xí)中，我們的訓(xùn)練輸入不再是常規(guī)數(shù)據(jù)，它可能是語(yǔ)言、對(duì)話(huà)語(yǔ)料庫(kù)、圖像或視頻。深度學(xué)習(xí)需要做的是，我把一張貓的圖片扔進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的輸出是一個(gè)像cat或者cat這樣的標(biāo)簽，再扔進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音，它的輸出是一個(gè)像hello這樣的文本。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的核心任務(wù)是找到（訓(xùn)練）一個(gè)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(jī)遇

　　與傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)解決方案相比，深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是可以減少開(kāi)發(fā)機(jī)器視覺(jué)所需的時(shí)間。深度學(xué)習(xí)為面臨傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)挑戰(zhàn)的應(yīng)用帶來(lái)了希望。深度學(xué)習(xí)在生命科學(xué)、食品、假幣檢驗(yàn)、醫(yī)療、木材分級(jí)等方面將有很好的發(fā)展前景。深度學(xué)習(xí)以一種毀滅性的方式完成了各種任務(wù)，使所有機(jī)器輔助功能似乎都是可能的。無(wú)人駕駛汽車(chē)、預(yù)防性醫(yī)療，甚至更好的電影推薦都指日可待，或者即將實(shí)現(xiàn)。

　　未來(lái)將在監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域引入更多深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)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(jī)器視覺(jué)和圖像處理問(wèn)題的唯一途徑。它主要有兩個(gè)缺點(diǎn)：

1、你需要大量的訓(xùn)練，你需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)才能達(dá)到下一個(gè)分類(lèi)水平；

2、一旦你經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，如果你發(fā)現(xiàn)分類(lèi)失敗，就很難解決這個(gè)問(wèn)題。你別無(wú)選擇，只能訓(xùn)練一個(gè)新樣本。

隨著人工智能在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用越來(lái)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(fēng)。

在工業(yè)領(lǐng)域，我們可能投資不了那么多時(shí)間和資金，所以要利用好它的優(yōu)勢(shì)。