（2）
第二个例子是谷歌训练机械手抓取。
传统方法肯定是看到那里有个机械手，就写好函数，move到xyz标注的空间点，利用程序实现一次抓取。
而谷歌现在用机器人训练一个深度神经网络，帮助机器人根据摄像头输入和电机命令，预测抓取的结果。简单说，就是训练机器人的手眼协调。机器人会观测自己的机械臂，实时纠正抓取运动。
所有行为都从学习中自然浮现，而不是依靠传统的系统程序。
为了加快学习进程，谷歌用了14个机械手同时工作，在将近3000小时的训练，相当于80万次抓取尝试后，开始看到智能反应行为的出现。据公开资料，没有训练的机械手，前30次抓取失败率为34%，而训练后，失败率降低到18%。
这就是一个自我学习的过程。
（3）
有人问了，深度学习，能学习写文章吗？
来看这个例子。斯坦福大学的计算机博士andrej kapathy曾用托尔斯泰的小说《战争与和平》来训练神经网络。每训练100个回合，就叫它写文章。100个回合后，机器知道要空格，但仍然有乱码。500个回合后，能正确拼写一些短单词。1200个回合后，有标点符号和长单词。2000个回合后，已经可以正确拼写更复杂的语句。
整个演化过程是个什么情况呢？
以前我们写文章，只要告诉主谓宾。而以上过程，完全没人告诉机器语法规则。甚至，连标点和字母区别都不用告诉它。不告诉机器任何程序。只是不停将原始数据进行训练，一层一层训练，最后输出结果——就是一个个看得懂的语句。
一切看起来都很有趣。人工智能与深度学习的美妙之处，也正在于此。
（4）
我还去硅谷看过一家公司——完全颠覆以往的算法，利用深度学习实现图像深度信息的采集。
众所周知，市面上已经有无人机，可实现人的跟踪。它的方法是什么呢？一个人，在图像系统里，一堆色块的组合。通过人工的方式进行特征选择，比如颜色特征，梯度特征。拿简单的颜色特征举例：比如你穿着绿色衣服，突然走进草丛，就可能跟丢。或，他脱了件衣服，几个人很相近，也容易跟丢。
此时，若想在这个基础上继续优化，将颜色特征进行某些调整，是非常困难的。而且调整后，还会存在对过去某些状况不适用的问题。
总之，这样的算法需要不停迭代，迭代又会影响前面的效果。
而硅谷这个团队，利用深度学习，把所有人脑袋做出来，只区分好前景和背景。区分之后，背景全部用数学方式随意填充，再不断生产大量背景数据，进行自学习。只要把前景学习出来就行。
据我所知，很多传统方法，还在采用双目视觉。用计算机去做局部匹配，再根据双目测出的两个匹配的差距，去推算空间另一个点和它的三角位置，从而判断离你多远。
可想而知，深度学习的出现，使得很多公司辛苦积累的软件算法直接作废了。
“算法为核心竞争力”，正在转变为，“数据为核心竞争力”。
技术人员必须进入新的起跑线。
（5）
最后再举个例子。
大家都做过胃镜。尤其胃痛，很痛苦。肠胃镜要分开做，而且小肠看不见。
有一家公司出了一种胶囊摄像头。吃进去后，在你的消化道，每5秒拍一幅图，连续摄像，此后再排出胶囊。所有关于肠道胃部的问题，全部完整记录。但医生光把那个图看完，就需要五个小时。原本的机器主动检测漏检率高，要医生复查。
后来，他们采用深度学习。采集8000多例图片数据灌进去，用机器不断学，不仅提高诊断精确率，减少了医生的漏诊，以及对稀缺好医生的经验依赖。只需要靠机器自己去学习规则。
深度学习算法，可以帮助医生作出决策。