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什么是深度學習？我們希望讓機器和人的大腦一樣，去學習、認知這個世界。所以在深度學習當中，有幾個核心元素，一是通過算法，給機器設計一個神經網絡。二是做大量標定的數據樣本，通過標定后的樣本來訓練神經網絡，讓它去認識外部的世界。
IBM在近的研究中證明，深度學習算法可以在仿人腦硬件上運行，而后者通常支持的是一種完全不同形式的神經網絡。
深度學習是機器學習的子集，包括旨在通過讓軟件接觸到大量數據流并使用多層神經網絡來改進軟件的技術。如今，神經網絡由越來越復雜的代碼層組成。神經網絡使軟件從它接觸到的數百、數千甚至數百萬的數據驅動模擬中進行學習。
以前一個應用要通過非常的算法來描述，但是今天，我們不知道用什么模型來教計算機，只能拿非常多的樣本，讓機器比對學習，舉一反三。
深度學習的強大功能依賴于卷積神經網絡算法，這個算法由多層節點(也稱之為神經元)組成。這種神經網絡可以通過“深”層節點篩選海量數據，以此在自動識別人臉或理解不同的語言等方面變得更加智能。
當前，Fanuc正在使用深度學習算法進行類似的研究，使用嘗試和失誤來學習如何在撿起隨機擺放的物體方面保持90%的度。Fanuc與Nvidia結成伙伴為預測停機時間以及提高現有機器人運行效率提供服務，而Nvidia為其提供提供GPU芯片組。更多對于深度機器學習的潛在應用包括，通過提前計劃維護工作而降低停機時間，以及通過分析視覺系統和傳感器數據來優化機器人的運動等。
近日，索尼公司也宣布將開始在日本無償提供可生成深度學習程序的綜合開發軟件：“神經網絡控制臺”(Neural Network Console)。
據悉，軟件工程師和設計師通過使用配置有圖形用戶界面(下稱GUI)的深度學習綜合開發軟件，可憑借直觀的用戶界面，有效地進行神經網絡的設計、學習、評價，并開發深度學習程序，將其加載到各種產品以及服務中。
深度學習的佳應用指向的是自動化，因為這樣可以使人工智能更好、更便宜、更簡單、更快捷。同樣，任何深度學習的成功例子隨后都會帶來更多的成功案例。使用人工智能來運行和管理電腦一定會改進其他類型的計算指令。
近年來，語音識別的表現和應用出現了巨大的飛躍。我們離完全解決這個問題還有多遠？答案也許五年、也許十年，但仍然有一些挑戰性的問題需要時間來解決。
首先是對噪音的敏感性問題。 第二個必須解決的問題是語言擴展：世界上大約有7000種語言，絕大多數語音識別系統能夠支持的語言數量大約是八十種。擴展系統帶來了巨大的挑戰。此外，我們缺少許多語言的數據，而且匱乏數據資源則難以創建語音識別系統。
深度學習在語音識別和對話式AI領域刻下了深深的印記。而鑒于該技術近獲得的突破，我們真的正處于一場革命的邊緣。但是我們是否具備贏得語音識別領域的技術挑戰，并像其他商品化技術一樣開始運用它呢？
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