图像识别能力可以应用在以下方面：
接近人类水平的图像识别能力；接近人类水平的语音识别能力；接近人类水平的手写体转录能力；机器翻译水平提高；文本转语音水平提高；数字助手，如Google Now或Amazon Alexa；接近人类水平的自动驾驶能力；广告定向投放水平提高；网页搜索结果优化；自然语言问答能力提高；超越人类的围棋水平。参考阅读：30 AMAZING APPLICATIONS OF DEEP LEARNING：http://www.yaronhadad.com/deep-learning-most-amazing-applications/关于深度学习的未来，我认为GUI和AutoML是深度学习不久后能够达到的。不要误会，我喜欢写代码，但是我也认为以后我们写的代码数量会减少。我们不能重复浪费那么多时间一遍一遍写同样的东西，因此我认为这两个功能（GUI和AutoML）将帮助数据科学家提高生产力，解决更多问题。参考阅读：
图像识别：图像识别之前常常是由特征工程组成的，只是在最后加入一点点机器学习（比如：SVM）。之后，通过使用更大的数据集（比如ImageNet）和在卷积神经网络结构空间中进行搜索，我们发现了更强大的视觉特征。最近，我们甚至不再相信自己手写的网络结构，而开始用[类似的方法](https://arxiv.org/abs/1703.01041)[搜索](https://arxiv.org/abs/1703.01041)（最优网络结构）。语音识别：以前的语音识别工作，涉及到大量的预处理工作、高斯混合模型和隐式马尔科夫模型，但是现在，几乎只需要神经网络。还有一句与之非常相关的搞笑名言，是1985年Fred Jelinek所说：“每当我开除一个语言学家，我的语音识别系统的性能就会提高一点”。语音合成：历史上，语音合成一直采用各种拼接技术，但是现在，SOTA（State Of The Art）类型的大型卷积网络（比如[WaveNet](https://deepmind.com/blog/wavenet-launches-google-assistant/)）可以直接产生原始音频信号输出。机器翻译：机器翻译的实现之前常常采用基于短语的统计方法，但是神经网络正迅速占领了统治地位。我最喜欢的网络结构就与[多语言](https://arxiv.org/abs/1611.04558)[训练](https://arxiv.org/abs/1611.04558)有关：一个模型就可以把任意源语言翻译成任意目标语言，并且只需要很弱的监督（甚至是[完全的无监督](https://arxiv.org/abs/1710.11041)）。
上面给出的例子涉及到制作一个符合数值数据的模型，这些数据基本上来自于简单的物理，几个世纪以来我们已经知道“简单的数学【注：指的是几页纸能写清楚且普遍适用的那种，这种意义下，“麦克斯韦方程组”等是简单的】适用【于建模很多物理现象】”。但对于ChatGPT，我们必须对类似于人脑所产生的人类语言文本进行建模。对于这样的事情，我们还没有任何像“简单的数学”一样的东西。那么它的模型会是什么样子呢？在谈论语言之前，让我们谈论另一项类似于人类的任务：图像识别。作为这个问题的一个简单例子，我们来考虑数字的图像（这也是一个经典的机器学习例子）：我们可以做的一件事是获得每个数字的一堆示例图像：然后，为了找出我们输入的图像是否对应于特定数字，我们可以使用我们已经拥有的样本进行显式的逐像素比较。但作为人类，我们肯定做得更好，因为即使它们是手写的，并具有各种修改和扭曲，我们仍然可以识别这些数字：当我们为先前的数值数据制作模型时，我们能够使用我们得到的数值x，并为特定的a和b计算a + b x。因此，如果我们将这里每个像素的灰度值视为某些变量x_i，那么是否有某些以所有变量为输入的函数，当计算它时，会告诉我们图像是哪个数字？事实证明，可以构造这样的函数。并不奇怪的是，这个函数并不特别简单，一个典型的函数可能涉及大约五十万个数学运算。但最终结果是，如果我们将图像的像素集合输入到此函数中，我们将得到对应该图像的数字。稍后，我们将讨论如何构建这样的函数以及神经网络的思想。但现在让我们把这个函数当作一个黑匣子，我们将手写数字的图像（作为像素值的数组）输入，我们得到相应的数字：