前些年，展示出人工智能強大的只有國際象棋。人工智能機擊敗世界上最偉大的國際象棋大師在媒體上很受歡迎，即使是我們當中技術(shù)水平最低的人也很容易理解。當 IBM 的 Watson 在 2011 年的 Jeopardy在節(jié)目中擊敗人類挑戰(zhàn)者時，這一現(xiàn)象被提升到了一個新的邏輯水平。雖然這些人機大戰(zhàn)是電視上的一大奇觀，但移動軟件能否從人工智能的這些發(fā)展中受益呢？答案是肯定的。

SalesForce 首席執(zhí)行官馬克·貝尼奧夫 (Marc Benioff)最近在接受采訪時表示：“我認為很多人不明白人工智能在很多領(lǐng)域已經(jīng)有多深入?！边@包括一些科技巨頭的后端，如 Facebook、谷歌地圖和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。從大型科技公司收購深度學習初創(chuàng)公司的方式來看，利用人工智能的服務(wù)數(shù)量只會增加。所以現(xiàn)在的問題不是“移動應(yīng)用會利用深度學習人工智能嗎”，而是“你的應(yīng)用將如何使用深度學習人工智能？”

在微軟研究院和劍橋大學于 2016 年聯(lián)合撰寫的一篇研究論文中，研究人員指出，智能設(shè)備能夠有效追蹤各種個人數(shù)據(jù)。你上下班的路線、你經(jīng)常光顧的商店，甚至你的生命體征都可以通過手機追蹤。開發(fā)人員真正的機會在于如何快速有效地解讀這些數(shù)據(jù)，為用戶提供價值。這是深度學習 AI 證明自己實力的領(lǐng)域。

深度學習人工智能與國際象棋人工智能的不同之處在于，它可以學習并適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。深度學習系統(tǒng)利用并行工作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列來分析和響應(yīng)指定的輸入。輸入可以是任何東西，從 GPS 位置數(shù)據(jù)到視頻游戲的屏幕，輸出可以是逐向?qū)Ш交蛴螒蚩刂破魃系陌粹o按下。提供成功輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將被保留，而不成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將被修剪。隨著時間的推移，網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的正確反應(yīng)會越來越好，從而提供更好的結(jié)果。換句話說，數(shù)字自然選擇。

想象一下，能夠根據(jù)用戶的需求，在他們?yōu)g覽的商店的特定過道中為他們提供最優(yōu)惠的價格?；蛘吒鶕?jù)游客和旅行者的個人喜好，引導他們游覽全球各個城市。通過深度學習人工智能，開發(fā)人員終于可以創(chuàng)建能夠預測用戶行為的軟件，而不僅僅是對用戶輸入做出反應(yīng)。雖然智能設(shè)備在記錄數(shù)據(jù)方面一直很有效，但深度學習人工智能終于為我們提供了一種理解這一切的方法。

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