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近年来 ， 深度学习（Deep Learning）直接尝试解决抽象认知的难题 ， 并取得了突破性的进展 。深度学习引爆的这场革命 ， 将人工智能带上了一个新的台阶 ， 不仅学术意义巨大 ， 而且实用性很强 ， 工业界也开始了大规模的投入 ， 一大批产品将从中获益 。

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2006年 ， 机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章[1] ， 提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法 ， 为训练深度神经网络带来了希望 。

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2012年 ， Hinton又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上 ， 对分类问题取得了惊人的结果[2] ， 将Top5错误率由26%大幅降低至15% 。

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2012年 ， 由人工智能和机器学习顶ji学者Andrew Ng和分布式系统顶ji专家Jeff Dean领衔的梦幻阵容 ， 开始打造Google Brain项目 ， 用包含16000个CPU核的并行计算平台训练超过10亿个神经元的深度神经网络 ， 在语音识别和图像识别等领域取得了突破性的进展[3] 。该系统通过分析YouTube上选取的视频 ， 采用无监督的方式训练深度神经网络 ， 可将图像自动聚类 。在系统中输入“cat”后 ， 结果在没有外界干涉的条件下 ， 识别出了猫脸 。

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2012年 ， 微软首席研究官Rick Rashid在21世纪的计算大会上演示了一套自动同声传译系统[4] ， 将他的英文演讲实时转换成与他音色相近、字正腔圆的中文演讲 。同声传译需要经历语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤 。该系统一气呵成 ， 流畅的效果赢得了一致认可 ， 深度学习则是这一系统中的关键技术 。

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2013年 ， Google收购了一家叫DNN Research的神经网络初创公司 ， 这家公司只有三个人 ， Geoffrey Hinton和他的两个学生 。这次收购并不涉及任何产品和服务 ， 只是希望Hinton可以将深度学习打造为支持Google未来的核心技术 。同年 ， 纽约大学教授 ， 深度学习专家Yann LeCun加盟Facebook ， 出任人工智能实验室主任[5] ， 负责深度学习的研发工作 ， 利用深度学习探寻用户图片等信息中蕴含的海量信息 ， 希望在未来能给用户提供更智能化的产品使用体验 。

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2013年 ， 百度成立了百度研究院及下属的深度学习研究所（IDL） ， 将深度学习应用于语音识别和图像识别、检索 ， 以及广告CTR预估（Click-Through-Rate PredicTIon ， pCTR） ， 其中图片检索达到了国际领先水平 。2014年又将Andrew Ng招致麾下 ， Andrew Ng是斯坦福大学人工智能实验室主任 ， 入选过《时代》杂志年度全球最有影响力100人 ， 是16位科技界的代表之一 。

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如果说Hinton 2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀起了对深度学习的研究热潮 ， 那么近年来各大巨头公司争相跟进 ， 将顶ji人才从学术界争抢到工业界 ， 则标志着深度学习真正进入了实用阶段 ， 将对一系列产品和服务产生深远影响 ， 成为它们背后强大的技术引擎 。

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