2010年– 2019年：十年深度学习的兴起

 
在过去的十年中，没有其他技术比人工智能更重要。斯坦福大学的安德鲁·伍(Andrew Ng)称其为新力量，微软和Google都改变了其业务战略，成为“人工智能第一”的公司。在接下来的十年中，所有技术都将被视为“人工智能技术”。为此，我们要感谢深度学习。
深度学习是机器学习的一个友好方面，它允许AI以模拟人脑神经网络的方式对数据和信息进行分类。深度学习不仅可以简单地运行算法来完成学习，还可以调整学习系统的参数，直到输出所需的结果。
2019年的图灵奖(Turing Award)授予杰出的人工智能研究奖，授予了三位深度学习最有影响力的建筑师，Facebook的Yann LeCun，谷歌的Geoffrey Hinton和蒙特利尔大学的Yoshua Bengio。在过去的十年中，这个三人组与其他许多人一起开发了算法，系统和技术，这些算法，系统和技术是可能在假日购物清单中占据主导地位的AI驱动产品和服务的冲击。
深度学习为手机的面部解锁功能提供了动力，这也是Alexa和Siri理解您声音的原因。这就是使Microsoft Translator和Google Maps正常工作的原因。如果不是用于深度学习，Spotify和Netflix将不知道您想接下来听什么。
它是如何工作的?实际上，它比您想象的要简单。机器使用算法来摇晃答案，例如一系列的筛选器。您将一堆数据放在一边，它通过筛子(抽象层)从中提取特定信息，然后机器输出基本上是精选的见解。其中很多事情发生在所谓的“黑匣子”中，在该地方算法以一种我们无法用简单数学解释的方式来处理数字。但是，由于结果可以根据我们的喜好进行调整，因此在进行深度学习时，是否可以“展示我们的工作”通常并不重要。
像所有人工智能技术一样，深度学习并不是新生事物。这个词在1980年代由计算机科学家引起了人们的注意。到1986年，包括杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)在内的一组研究人员设法提出了一种基于反向传播的训练方法，这种方法在无人监督的人工神经网络开始时就很受关注。几年后，年轻的Yann LeCun训练了AI以使用类似技术识别手写字母。
但是，正如我们30岁以上的人所证明的那样，Siri和Alexa不在1980年代后期出现，而且我们那里没有Google相册来修饰35毫米柯达印刷品。从我们现在所知道的有用的意义上讲，深度学习还有很长的路要走。最终，新一代的AI超级明星出现了，并在球场上留下了自己的印记。
2009年，即现代深度学习时代的开始，斯坦福大学的李飞飞创建了ImageNet。这种庞大的训练数据集使研究人员比以往任何时候都更容易开发计算机视觉算法，并直接为自然语言处理和我们现在认为理所当然的其他基础AI技术带来了类似的范例。这导致了一个友好竞争的时代，世界各地的团队都在竞争，以期可以训练出最准确的AI。
火被点燃了。到2010年，成千上万的AI创业公司专注于深度学习，从亚马逊到英特尔的每家大型科技公司都对未来充满了兴趣。人工智能终于到了。具有杰出思想的年轻学者从校园图书馆被带到Google和Apple的七到八位数的职位。深度学习正逐渐成为解决各种大数据问题的骨干技术。
然后到了2014年，苹果公司的伊恩·古德费洛(Ian Goodfellow，当时在Google任职)发明了产生性不利的网络(GAN)。这是一种深度学习的人工神经网络，它自己玩猫捉老鼠，以创建看起来像是其输入的延续的输出。
当您听到有关AI绘画图片的消息时，所讨论的机器可能正在运行GAN，该GAN可以拍摄数千张或数百万张真实绘画的图像，然后尝试一次模仿它们。开发人员将GAN调整为更像一种样式或另一种样式-这样就不会吐出模糊的胡言乱语-然后AI试图自欺欺人。它将制作一幅画，然后将该画与其数据集中的所有“真实”画进行比较，如果无法区分差异，则画通过。但是，如果AI的“辨别者”能够分辨出自己的假货，它将报废该假货并重新开始。比这要复杂一些，但是该技术在多种情况下都很有用。
Goodfellow的GAN不仅直接吐出了绘画作品，而且还紧随DeepFakes以及几乎所有其他试图模糊人造与人造之间的AI技术的背后。
自GAN发明以来的五年中，我们已经看到AI的领域从客厅的技巧变成了能够发挥超人能力的机器。得益于深度学习，波士顿动力公司开发了能够自动穿越崎terrain地形的机器人，其中包括大量的体操运动。 Skydio开发了世界上第一个能够真正实现自动导航的消费级无人机。我们正处在真正有用的机器人的“安全测试”阶段，无人驾驶汽车仿佛指日可待。
此外，深度学习是当前生产通用人工智能(GAI)(也称为人类级AI)的努力的核心。当我们大多数人梦想着生活在一个机器人管家，女佣和厨师满足我们每一个需求的世界中时，全球的AI研究人员和开发人员都在采用深度学习技术来开发可以思考的机器。很明显，我们不仅需要深度学习来实现GAI，如果它不是用于深度学习以及负责其发展的机器学习专用超级英雄，那么我们就不会处于AI黄金时代的风口浪尖。在过去的十年中。
人工智能定义了2010年代，深度学习是其影响力的核心。当然，大数据公司数十年来一直使用算法和AI来统治世界，但我们这类人的消费者阶层的心灵被我们的Google助手，Siri和Alexa虚拟的无形的声音所吸引。助手比其他任何AI技术都好。就这一点而言，深度学习本身可能有点像恐龙。但是没有它我们会迷路的。
在接下来的十年中，很可能会出现一种新型的算法，一种更适合在边缘使用，甚至可以利用量子计算的功能。但是您可以确定，在2029年和可预见的未来，我们仍将继续使用深度学习。