远在古希腊时期，发明家就梦想着创造能自主思考的机器。神话人物皮格马利翁(Pygmalion)、
代达罗斯(Daedalus)和赫淮斯托斯(Hephaestus)可以被看作传说中的发明家，而加拉蒂亚(Galatea)、
塔洛斯(Talos)和潘多拉(Pandora)则可以被视为人造生命(Ovid and Martin，2004; Sparkes,1996;Tandy，1997)。
当人类第一次构思可编程计算机时，就已经在思考计算机能否变得智能（尽管这距造出第一台计算机还有一百多年)(Lovelace,1842)。
如今，人工智能（ artificialintelligence,AI)已经成为一个具有众多实际应用和活跃研究课题的领域，并且正在蓬勃发展。
我们期望通过智能软件自动地处理常规劳动、理解语音或图像、帮助医学诊断和支持基础科学研究。
在人工智能的早期，那些对人类智力来说非常困难、但对计算机来说相对简单的问题得到迅速解决，
比如，那些可以通过一系列形式化的数学规则来描述的问题。人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务，
如识别人们所说的话或图像中的脸。对于这些问题，我们人类往往可以凭借直觉轻易地解决。
针对这些比较直观的问题，本书讨论一种解决方案。该方案可以让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系来理解世界，
而每个概念则通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义。让计算机从经验获取知识，
可以避免由人类来给计算机形式化地指定它需要的所有知识。层次化的概念让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念。
如果绘制出这些概念如何建立在彼此之上的图，我们将得到一张“深”(层次很多)的图。基于这个原因，我们称这种方法为AI深度学习( deep learning )。
深度学习的应用
A. 图像识别和分类
深度学习在图像识别和分类方面取得了巨大的成功。
例如，谷歌的Inception模型和微软的ResNet模型分别在ImageNet数据集上取得了优异的成绩，证明了深度学习在图像识别方面的优越性。
B. 语音识别和自然语言处理
深度学习在语音识别和自然语言处理方面也有广泛的应用。语音识别技术可以将语音信号转化为文本，
例如苹果的Siri和亚马逊的Alexa等智能助手，它们都是基于深度学习技术开发的。
自然语言处理技术可以实现对文本的理解和分析，例如机器翻译、情感分析和文本分类等。
C. 智能推荐和广告
深度学习在智能推荐和广告领域也有广泛的应用。通过对用户的历史行为和兴趣进行分析，深度学习可以为用户推荐更加个性化的商品和服务。
同时，深度学习也可以为广告投放提供更加准确的定向和优化策略。
D. 自动驾驶和机器人
深度学习在自动驾驶和机器人领域也有重要的应用。自动驾驶技术可以通过深度学习对路况和交通信号进行分析和预测，从而实现自主驾驶。
机器人技术可以通过深度学习对环境进行感知和理解，从而实现更加智能化的行为和决策。
深度学习的未来趋势
A. 模型和算法的优化
深度学习技术在实际应用中仍然面临一些挑战，例如模型的鲁棒性和泛化能力等。未来的研究方向将主要集中在模型和算法的优化方面，例如深度神经网络的结构优化和参数优化等。
B. 跨领域应用的拓展
深度学习技术的应用已经涉及多个领域，未来将进一步拓展到更多的领域和应用场景，例如医疗健康、金融风控、智慧城市等。
C. 与其他技术的融合
深度学习技术将会与其他技术进行更加紧密的融合，例如物联网、区块链、边缘计算等。这些技术的融合将会进一步提高深度学习技术的应用效果和实现方式。
深度学习技术已经成为人工智能领域的重要分支之一，它在图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自动驾驶和机器人等领域都有广泛的应用。
未来的研究方向将主要集中在模型和算法的优化方面，同时也会拓展到更多的领域和应用场景，并与其他技术进行更加紧密的融合，这将进一步提高深度学习技术的应用效果和实现方式。
在未来，深度学习技术将有可能实现更加智能化和人性化的应用，例如更加准确和自然的语音识别、更加智能化和个性化的推荐系统、更加安全和高效的自动驾驶技术等。
同时，深度学习技术的发展也将会带来更加复杂和深入的伦理和社会问题，例如隐私保护、社会平等和人类智能等方面的问题。
因此，未来的深度学习技术的发展需要在科技进步和人类社会发展之间保持平衡，以实现更加可持续和健康的发展。
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