“無所不能”的深度學習

縱觀深度學習的歷史，我們發現深度學習在工業生產、社會生活和科學研究中發揮了巨大的作用。在業界，深度學習在很多實際應用中都有應用，比如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、小米的小愛、百度的小度等智慧助手方向上；阿波羅的平臺計劃，特斯拉、Waymo等公司開發的自動駕駛汽車；

在智慧城市、智慧交通等諸多領域，深度學習已經讓行業發生了翻天覆地的變化。作為深度學習的重要組成部分之一，自然語言處理已經成為機器語言與人類語言之間的橋樑，實現了人機交流的作用。自然語言處理可以分為兩個核心任務：自然語言理解和自然語言生成。

自然語言理解是讓機器具備理解人類語言的能力，而自然語言生成是將非語言格式的資料轉換成人類可以理解的語言格式。在這些類別中，自然語言處理演算法已經有很多應用。自然語言處理的應用場景包括以下示例：機器翻譯：2016年11月，谷歌釋出了基於Seq2Seq模型的谷歌神經機器翻譯系統，實現了語言之間的直譯技術，並在多種翻譯中使用。

任務得到了改進。此外，國內的百度、有道、金山等公司在翻譯國內語料庫方面也做了很多嘗試，也推出了文字翻譯產品。這些巨頭公司常用的機器翻譯模型包括Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2等。

Chatbot：其實交流不僅僅是生物之間，自然語言處理可以讓人和機器順暢地聊天。小米微軟小冰、小愛等機器助手的發展，讓人們感受到了他們的價值，尤其是當自然語言處理遇到物聯網，而智慧音箱作為當前的主要流量入口之一，讓使用者和廠商都感受到了它的價值。

越來越多的人越來越重視自然語言處理的發展。同時，聊天機器人可以透過機器與人交流，自動回覆簡單的問題，提高使用者滿意度和效率。在一些電商網站和遊戲平臺上，智慧客服幫助僱主顯著提升了服務質量。

同時，深度學習也帶動了機器人學、物流管理、生物學、物理學、天文學等其他學科的巨大進步。深度學習逐漸成為被企業和學術界所重視的工具。人工智慧與工業網際網路等領域必將成為未來科技發展的重要方向。

綜上所述，未來以自然語言處理為代表的深度學習應用將影響生活的方方面面。這是否意味著人類有一天會被機器取代？作者認為，任何技術的進步都是挑戰和機遇並存的。在被機器取代的同時，未來還會發現更多新的工作機會。因此，認真學習技術是安全的基礎。