深度學(xué)習(xí)未來(lái)的發(fā)展方向很廣，以下是其中一些方向：
更優(yōu)秀的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)之間的整合。能更可靠地學(xué)會(huì)如何控制機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等。
更優(yōu)秀的生成模型。這些算法能可靠的學(xué)習(xí)如何生成圖像、語(yǔ)音和文字，人類將無(wú)法分辨算法生成的內(nèi)容和真實(shí)的內(nèi)容。
學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，以及無(wú)所不在的深度學(xué)習(xí)。例如，算法將可以重新設(shè)計(jì)自身架構(gòu)，自主調(diào)整超參數(shù)。目前，學(xué)習(xí)算法仍需要人類專家去運(yùn)行，但未來(lái)這些算法的部署將會(huì)更簡(jiǎn)單。沒(méi)有專門AI人才的機(jī)構(gòu)也可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
用于信息安全的機(jī)器學(xué)習(xí)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的安全問(wèn)題。越來(lái)越多的信息安全攻擊將利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，生成自動(dòng)化程度更高的惡意軟件，更有效地利用系統(tǒng)漏洞。與此同時(shí)，更多信息安全防御系統(tǒng)將利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，比人工更快地響應(yīng)信息安全威脅，探測(cè)更隱蔽的入侵活動(dòng)。這兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法將展開交鋒。
活動(dòng)的動(dòng)態(tài)路由將帶來(lái)規(guī)模更大的模型。相對(duì)于當(dāng)前模型，這樣的模型可以使用較少的計(jì)算資源去處理單一樣本。不過(guò)整體來(lái)看，大規(guī)模計(jì)算仍將是人工智能的關(guān)鍵：當(dāng)單模型消耗的計(jì)算資源減少之后，我們會(huì)希望同時(shí)運(yùn)行數(shù)千個(gè)這樣的模型。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)和one-shot learning將減少多種模型所需的訓(xùn)練量，推動(dòng)人工智能的進(jìn)一步普及。
研究將專注于開發(fā)極為健壯的模型。這樣的模型永遠(yuǎn)不會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤，適用于關(guān)鍵的安全應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)將延伸至大眾文化中。我們將看到藝術(shù)家和潮流推動(dòng)者在一些難以想象的領(lǐng)域應(yīng)用深度學(xué)習(xí)。例如，Alexei Efros的實(shí)驗(yàn)室，以及類似CycleGAN的項(xiàng)目就是這方面的起步。
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