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第三部分我们将去向何处第六章人工智能的今天
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深度学习为人工智能的应用打开了大门，在21世纪的第二个10年里，自从20世纪90年代万维网出现以来，还没有另一门新技术如人工智能这样吸引人们的注意力。
每个拥有数据和需要解决问题的人都忍不住要问，深度学习是否能够帮助他们——在很多情况下，答案是肯定的。
人工智能已经出现在我们生活的方方面面，我们随时都能感受到它的存在。
但凡涉及技术的领域，都有人工智能的身影：教育、科学、工业、商业、农业、医疗保健、娱乐、媒体和艺术等各个领域。
未来，或许有些领域会有非常明显的人工智能痕迹，有些领域则不会。
人工智能将悄然无声地嵌入我们的世界，就像今天的计算机一样。
正如计算机和万维网，人工智能也将改变我们的世界。
我无法为你列举出人工智能的全部应用，就像我无法列举所有的电脑软件一样。
但我会跟你分享一些我喜欢的过去几年中出现的案例。
你可能还记得，2019年4月，世界上第一张黑洞的照片问世[82]。
在一次令人难以置信的实验中，天文学家利用分布在世界各地的八台射电望远镜收集的数据，构建出一个直径400亿英里[1]、距离地球5500万光年的黑洞图像。
这幅图像是本世纪最引人注目的科学成就之一。
但你可能不知道的是，黑洞图像是通过人工智能实现的：人们使用先进的计算机视觉算法来重建图像，“预测”
图片中缺失的元素。
2018年，来自计算机视觉处理器公司英伟达的研究人员证明了人工智能软件能够创造出虚假的人物照片，并且能够完全令人相信它是真实的[83]。
这些图片由被称为生成性对抗网络的全新神经网络制造。
照片看起来简直是不可思议：乍一看，它们十分逼真，很难相信那不是真人。
我们的眼睛告诉我们，这就是真实的照片——但事实上它们是由神经网络创造的。
这种技术在21世纪刚开始的时候难以想象，而在未来它会成为虚拟现实（Virtualreality，VR）的关键组成部分：人工智能正在构建令人分辨不清的虚拟现实。
2018年末，深度思维的研究人员在墨西哥的一次会议上公开发布了AlphaFold，这是一个能根据基因序列来预测蛋白质3D结构的程序，能够解决名为“蛋白质折叠”
的问题[2][84]。
蛋白质折叠问题包括预测蛋白质分子的形状，了解它们将对治疗类似阿尔茨海默病等疾病有极其重要的意义。
不幸的是，这个问题非常艰难。
而AlphaFold使用经典的机器学习技术来学习如何预测蛋白质结构，这意味着在理解蛋白质性状方面迈出了一大步。
在这一部分，我想详细讲述人工智能应用最突出的两个方面：第一个是人工智能在医疗领域的应用，第二个是长久以来无数人的梦想——无人驾驶汽车。
人工智能医疗
人们应该停止培养放射科医生了。
很明显，在五年之内，深度学习的系统会比放射科医生做得更好。
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