2018年， 人工智慧將會改變我們世界上的許多事情。 但隨著新的發展迅速發展， 企業領導者如何跟上最新的AI來提高績效？
對於高管來說， 最好的地方也許是深入學習。 作為人工智慧中最令人興奮和最強大的分支之一， 深度學習帶來了重要的突破， 擴大了將AI應用於業務問題的可能性。
首先來個快速的技術介紹。 深度學習是一種機器學習。 這是人工智慧的一個子領域， 涉及電腦如何學習， 而不是專注於我們如何明確地程式設計。 在深度學習中， 研究人員將概念放入層次結構中。 在每一層， 一台機器學習一個概念， 並把它傳遞到下一層， 然後用它來構建一個更複雜的概念。 這些模型層次越多（或“越深”）， 他們可以學習的概念就越多， 把它們放在人工智慧的前沿。
如果這一切聽起來有些複雜， 不要擔心， 下面我們將詳細介紹具體的例子。 以下是企業領導人應該注意的四大深刻學習突破，
1.圖像理解
我們可以訓練深度學習演算法來識別圖像中的物件。 截至2015年， 這些演算法（稱為卷積神經網路）可以比人類獲得更好的圖像分類結果。
那麼到目前為止， 企業領導者如何應用這些強大的演算法我們都熟悉的一個應用程式是Google圖片搜索。
另一個例子是自動駕駛汽車， 它識別並回應他們“看到”的事物， 從而實現一個全新的行業。 深度學習模式在衛生保健中使用了詳細的圖像分析， 大大改善了疾病診斷， 包括糖尿病視網膜病和一些癌症。
正如您所看到的， 公司和研究人員已經以完全不同的方式應用了圖像理解來克服各種挑戰。 考慮到您的業務所擁有的圖像資料的種類， 或者圖像理解的方式可以説明您的操作， 可以幫助您在這種深度學習的基礎上提出下一個偉大的產品或服務。
2.序列預測
深度學習的另一個突破是能夠理解順序資料，
在這種情況下， 研究人員將訓練神經網路來觀察大量的過去的序列， 學習他們的模式， 並產生遵循這些模式的未來序列。
我們已經在幾個領域中應用了序列預測。
在時間序列預測領域， 這裡有一個例子可能已經改善了你的通勤。 Uber找到了一些方法來預測用戶需求， 方法是將客戶的時間順序作為一個序列進行建模。
序列預測已經證明了自己與業務中的一些不同的應用程式。 很值得研究如何將它應用到你的。
3.語言翻譯
機器翻譯一直是AI研究人員的夢想。 深度學習使得這一夢想更接近于現實， 序列到序列結構使用了引擎蓋下的遞迴神經網路。
從下面的圖表可以看出， 這種架構將其他翻譯技術從水裡吹出， 除了（迄今為止）人類翻譯的例外：
序列到序列的目標是優化語言翻譯。研究人員在2014年發現了這項技術，並且每年都在不斷改進。該技術現在賦予谷歌翻譯和蘋果的Siri權力。初創公司也正在使用序列到聊天機器人序列。這個領域有很大的希望，但是到目前為止，當我們在狹義的領域（例如應用程式的客戶服務）上進行培訓時，似乎效果最好。
生成模型
通過深入學習，我們實現的最後一個重大突破就是創建能夠生成複雜資料的模型，例如看起來像面孔但不是真實面孔的圖像。這是可能的，因為架構被稱為生成敵對網路，它使用卷積神經網路。
生成模型也許是所有四個深度學習突破中最吸引人的，儘管到目前為止，它們在商業上的應用是有限的。
這種深度學習突破的早期使用是説明圖像分類模型。這些模型可以學習如何更有效地理解圖像中的物件，如果研究人員訓練他們區分真實的圖像和生成的對抗性網路所產生的假圖像。
序列到序列的目標是優化語言翻譯。研究人員在2014年發現了這項技術，並且每年都在不斷改進。該技術現在賦予谷歌翻譯和蘋果的Siri權力。初創公司也正在使用序列到聊天機器人序列。這個領域有很大的希望，但是到目前為止，當我們在狹義的領域（例如應用程式的客戶服務）上進行培訓時，似乎效果最好。
生成模型
通過深入學習，我們實現的最後一個重大突破就是創建能夠生成複雜資料的模型，例如看起來像面孔但不是真實面孔的圖像。這是可能的，因為架構被稱為生成敵對網路，它使用卷積神經網路。
生成模型也許是所有四個深度學習突破中最吸引人的，儘管到目前為止，它們在商業上的應用是有限的。
這種深度學習突破的早期使用是説明圖像分類模型。這些模型可以學習如何更有效地理解圖像中的物件，如果研究人員訓練他們區分真實的圖像和生成的對抗性網路所產生的假圖像。