五年前，研究人員對能夠解釋影象的軟體的準確性方面有了相當大的飛躍。人工神經網路支撐了我們目前在ai領域看到的「繁榮」。然而，我們仍然沒有達到像「終結者」或「黑客帝國」那樣的現實。
目前，研究人員正試圖把重點放在教學機器上。不同於人類大腦一次處理多個事物的大腦，機械人必須以線性的方式「思考」。無論如何，在某些領域，ai戰勝了人類。深度神經網路已經學會了交談、駕駛汽車、打遊戲、繪畫和幫助科學發現。
這裡有六個方面，人工神經網路證明他們可以超越人類的智慧型。
1.影象和物體識別
在影象和物體識別方面，機器有著很好的記錄。geoff hinton發明的膠囊網路，在挑戰軟體識別玩具上，之前的錯誤率得到減少了。即使檢視與之前分析檢視不同，在各種掃瞄過程中使用大量的這些膠囊網路，可以讓系統更好地識別物件。
另乙個例子來自於乙個先進的網路，它被訓練在乙個標記影象的資料庫上，並且能夠比科研人員更好的對物體進行分類。
2.電子遊戲
谷歌的deepmind使用一種深度學習技術，稱為深度強化學習。研究人員用這種方法教計算機玩atari遊戲breakout。計算機不是以任何特定的方式進行教學或程式設計的。相反，在**分數的時候，它被賦予了鍵盤的控制權，其目標是使分數最大化。玩了兩個小時後，電腦成了遊戲的專家。
深度學習社群正在進行一場競賽，訓練計算機在幾乎所有你能想到的遊戲中擊敗人類，包括太空侵略者、毀滅戰士、桌球和魔獸世界。在大多數的遊戲中，深度學習網路已經勝過有經驗的玩家。電腦沒有程式設計玩遊戲，他們只是通過「玩」來學習。
3.語音生成和識別
4.藝術和風格的模仿
神經網路可以研究特定藝術作品的筆畫、顏色和陰影的圖案。在此基礎上，通過分析，將原作品的風格轉換成新的形象。
deepart.io就是乙個例子，該公司使用深度學習的應用程式，來學習數百種不同的風格，且你可以將其應用到你的**上。藝術家和程式設計師gene kogan也應用風格轉移，基於從埃及象形文本中學習的演算法來修改蒙娜麗莎。
5.**
史丹福大學的研究員timnit gebru拍攝了5000萬谷歌街景，並探索了乙個深度學習網路對他們的作用。計算機學會了定位和識別汽車。它檢測到超過2200萬輛汽車，包括他們的製造、型號、體型和年份。gebru和coauthors寫道：「如果在15分鐘車程內遇到的轎車數量超過皮卡車數量，那麼在下次**選舉期間，這個城市的人很可能會投票給民主黨人（88％的概率）。」
另乙個提供比人類更準確的**的機器的例子來自google sunroof。這項技術使用了來自google earth的航空**，建立了乙個三維模型的屋頂，將其與周圍的樹木和陰影隔開。然後，它利用太陽的軌跡來**太陽能電池板可以根據位置規格從你的屋頂產生多少能量。
6.**設計修改
ai在**建設者中的整合可以幫助更快更有效地修改**，而且可能比人類更準確。像這樣的系統的底層技術提供了乙個關於站點外觀的平均使用者意見，它告訴設計師**的設計是壞的還是好的。今天，**的建造者要麼使用深度網路來修改設計，要麼計畫在不久的將來使用它們。該技術可以分析不同的模式，並根據之前的轉化率和其他重要指標創造出更好的結果。
雖然我們可能還遠未達到矩陣級ai，但公司正致力於快速提高神經網路的智慧型。上面提到的專案只是表面上的技術能力。新的想法和改進不斷湧現，證明機器能夠超越人類的表現，「task by task」。
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