自“思維機器”概念出現(xiàn)之后，人們就一直對于人工智能惴惴不安，但這也無妨人工智能的高速發(fā)展，越是讓人感到冒險的，就越是有很多人去探索。
近年來人工智能領(lǐng)域廣泛活躍，除去對“機器崛起”的恐懼，不得不說人工智能在很多方面使人們受益，AI并沒有像人們擔(dān)心的那樣“接管”社會，只是隨著儲存數(shù)據(jù)和處理能力的提高，AI無處不在，包括智能家居、智能交通、智慧物流、智能安防等。
AI技術(shù)運用，將使機器視覺具備超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)被許多機器視覺專業(yè)人士認識到其對視覺行業(yè)和AI領(lǐng)域的強烈沖擊及重大影響。未來，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)嗟匾肷疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，以實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。
何謂深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。
深度學(xué)習(xí)理論是機器學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域分支，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)中，我們需要訓(xùn)練的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)值數(shù)據(jù)，比如說預(yù)測銷售量、預(yù)測某人是否按時還款等等。但在深度學(xué)習(xí)中，我們的訓(xùn)練輸入就不大是常規(guī)的數(shù)據(jù)了，它可能是一張圖像、一段語言、一段對話語料或是一段視頻。深度學(xué)習(xí)要做的就是我丟一張貓的圖片到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，它的輸出是貓或者cat這樣的標(biāo)簽，丟進去一段語音，它輸出的是你好這樣的文本。所以機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的核心任務(wù)就是找（訓(xùn)練）一個模型，它能夠?qū)⑽覀兊妮斎朕D(zhuǎn)化為正確的輸出。
AI的挑戰(zhàn)與機遇
相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案，深度學(xué)習(xí)的另一個優(yōu)點是可以減少開發(fā)機器視覺所需的時間，深度學(xué)習(xí)為采用傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)的應(yīng)用帶來了希望。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品、假冒檢驗和木材分級等行業(yè)都將有很好的發(fā)展前景。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現(xiàn)。
未來，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)嗟匾肷疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，以實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。但AI也并不是解決所有傳統(tǒng)機器視覺和圖像處理問題的唯一方法。它有兩個主要缺點：第一，你需要大量的培訓(xùn)，你需要創(chuàng)建專家團隊，以便于達到下一個級別的分類；第二，一旦被訓(xùn)練完，發(fā)現(xiàn)分類失敗，就很難解決這個問題。你別無選擇，只有再培訓(xùn)一個新的樣本。
隨著人工智能在機器視覺中的應(yīng)用越來越普遍，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身情況來調(diào)整發(fā)展，不可盲目跟風(fēng)。在工業(yè)領(lǐng)域，我們可能無法投入如此大規(guī)模的時間和資本，因此我們要善于利用它的優(yōu)勢。
