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自从“思维机器”的概念出现以来，人们一直对人工智能感到紧张，但这对人工智能的快速发展并没有坏处。越多的人觉得有风险，就有越多的人去探索。
近年来，人工智能领域广泛活跃。除了对“机器崛起”的恐惧之外，不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会，但随着数据存储和处理能力的提升，AI无处不在，包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。
人工智能技术的应用将使机器视觉超越现有的解决方案，并能够胜任更具挑战性的应用。其中，深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。
什么是深度学习
深度学习不是一种独立的学习方法，但它也使用有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。然而，由于近年来这一领域的快速发展，一些独特的学习方法（如残差网络）相继被提出，因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。
深度学习理论是机器学习的一个分支。在传统的机器学习中，需要训练结构化的数值数据，比如预测销量、预测是否有人会按时还款等等。然而，在深度学习中，我们的训练输入不再是常规数据，它可能是语言、对话语料库、图像或视频。深度学习需要做的是，我把一张猫的图片扔进神经网络，它的输出是一个像cat或者cat这样的标签，再扔进一个语音，它的输出是一个像hello这样的文本。因此，机器学习/深度学习的核心任务是找到（训练）一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。
人工智能的挑战与机遇
与传统的机器视觉解决方案相比，深度学习的另一个优势是可以减少开发机器视觉所需的时间。深度学习为面临传统视觉系统挑战的应用带来了希望。深度学习在生命科学、食品、假币检验、医疗、木材分级等方面将有很好的发展前景。深度学习以一种毁灭性的方式完成了各种任务，使所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗，甚至更好的电影推荐都指日可待，或者即将实现。
未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。但是AI并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一途径。它主要有两个缺点：1、你需要大量的训练，你需要创建一个专家团队才能达到下一个分类水平；2、一旦你经过训练，如果你发现分类失败，就很难解决这个问题。你别无选择，只能训练一个新样本。随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普及，企业要根据自身情况调整发展，不能盲目跟风。在工业领域，我们可能投资不了那么多时间和资金，所以要利用好它的优势。
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