前些年，展示出人工智能强大的只有国际象棋。人工智能机击败世界上最伟大的国际象棋大师在媒体上很受欢迎，即使是我们当中技术水平最低的人也很容易理解。当 IBM 的 Watson 在 2011 年的 Jeopardy在节目中击败人类挑战者时，这一现象被提升到了一个新的逻辑水平。虽然这些人机大战是电视上的一大奇观，但移动软件能否从人工智能的这些发展中受益呢？答案是肯定的。

SalesForce 首席执行官马克·贝尼奥夫 (Marc Benioff)最近在接受采访时表示：“我认为很多人不明白人工智能在很多领域已经有多深入。”这包括一些科技巨头的后端，如 Facebook、谷歌地图和亚马逊网络服务。从大型科技公司收购深度学习初创公司的方式来看，利用人工智能的服务数量只会增加。所以现在的问题不是“移动应用会利用深度学习人工智能吗”，而是“你的应用将如何使用深度学习人工智能？”

在微软研究院和剑桥大学于 2016 年联合撰写的一篇研究论文中，研究人员指出，智能设备能够有效追踪各种个人数据。你上下班的路线、你经常光顾的商店，甚至你的生命体征都可以通过手机追踪。开发人员真正的机会在于如何快速有效地解读这些数据，为用户提供价值。这是深度学习 AI 证明自己实力的领域。

深度学习人工智能与国际象棋人工智能的不同之处在于，它可以学习并适应不断变化的环境。深度学习系统利用并行工作的神经网络阵列来分析和响应指定的输入。输入可以是任何东西，从 GPS 位置数据到视频游戏的屏幕，输出可以是逐向导航或游戏控制器上的按钮按下。提供成功输出的神经网络将被保留，而不成功的神经网络将被修剪。随着时间的推移，网络对数据的正确反应会越来越好，从而提供更好的结果。换句话说，数字自然选择。

想象一下，能够根据用户的需求，在他们浏览的商店的特定过道中为他们提供最优惠的价格。或者根据游客和旅行者的个人喜好，引导他们游览全球各个城市。通过深度学习人工智能，开发人员终于可以创建能够预测用户行为的软件，而不仅仅是对用户输入做出反应。虽然智能设备在记录数据方面一直很有效，但深度学习人工智能终于为我们提供了一种理解这一切的方法。

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