深度学习应用在哪些领域让你觉得「我去，这也能行！」？
1. 艺术创作与生成：从模仿到“创造”的飞跃
这可能是最让我感到“我去，这也能行！”的领域之一。我们总觉得艺术是人类情感、思想和独特经历的产物，是难以被机器复制的。然而，深度学习，特别是生成对抗网络（GANs）和Transformer系列模型，已经颠覆了这一认知。
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图像生成 (Image Generation):
Style Transfer（风格迁移）： 最初的风格迁移，比如将梵高的星夜风格应用到你的照片上，就已经很神奇了。但现在的模型可以生成逼真、高质量的图像，比如：
生成不存在的人脸（ThisPersonDoesNotExist.com）： 你可以不断刷新，看到无数张逼真到无法分辨真实与虚假的人脸。这些脸庞的面部特征、光影、发丝细节都栩栩如生，而且完全是AI合成的。这让人不禁思考，“真实”的边界在哪里。
TexttoImage (文本到图像生成，如DALLE, Midjourney, Stable Diffusion): 这绝对是“我去，这也能行！”的代表作。你只需要用一段文字描述你想要什么，比如“一只宇航员猫在月球上喝咖啡，画面风格是文艺复兴时期的油画”，AI就能在几秒钟内生成符合描述的、质量极高的图像。你可以精准控制画面内容、风格、构图，甚至光照方向。这就像是把你的想象力直接转化成了视觉现实。
图像修复与填充 (Image Inpainting/Outpainting): 比如一张照片中有人脸被遮挡了，或者你想要扩展一张照片的边界，AI可以智能地“填充”进去，生成符合逻辑和风格的内容，感觉就像魔法一样。
音乐生成 (Music Generation):
AI可以创作出不同风格的音乐，从古典到流行，甚至可以模仿特定作曲家的风格。有些AI模型甚至能根据歌词生成旋律。虽然与人类作曲家在情感深度和创新性上仍有差距，但其模仿和生成能力已经令人印象深刻。想象一下，你可以输入一段旋律，让AI帮你编织出完整的交响乐乐章。
文本创作 (Text Generation for Creative Writing):
GPT系列模型能写出各种风格的诗歌、小说片段，甚至剧本。它们可以理解上下文，模仿语气，创造出有趣的人物对话和故事情节。虽然它们还不具备真正的情感和人生阅历，但其语言组织和创意组合能力，已经足够让人惊叹。
为什么会让我感到“我去，这也能行！”？
因为艺术创作长期以来被视为人类独有的、与情感、灵感、创造力紧密相关的领域。我们认为机器只能执行预设的指令，而无法进行“自由”的创造。但深度学习模型通过学习海量的艺术作品数据，能够捕捉到风格、构图、色彩等深层规律，并将其融会贯通，生成出我们从未见过但又似乎“合理”的作品。这种从数据中“学习”并“创造”的能力，颠覆了我对机器智能的固有认知。
2. 药物发现与蛋白质结构预测：加速人类健康进步的革命
在生物医学领域，深度学习的突破性进展也同样令人振奋，甚至关乎人类的福祉。
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AlphaFold 2（蛋白质结构预测）： 这是我心中另一个“我去，这也能行！”的典范。蛋白质是生命的基本构件，其三维结构决定了其功能。然而，预测蛋白质的折叠结构是一个极其复杂的问题，需要耗费大量的实验时间和资源。
挑战： 蛋白质由一系列氨基酸组成，它们会以极其复杂的方式折叠成特定的三维结构。蛋白质折叠的“折叠问题”在生物学中是一个长期的难题。
AlphaFold 2 的贡献： DeepMind开发的AlphaFold 2，利用深度学习，可以在短时间内以惊人的准确度预测蛋白质的三维结构，其准确率已经可以媲美甚至超越了许多实验方法。它能够处理数千个氨基酸组成的蛋白质，并给出非常精确的预测结果。
影响： AlphaFold 2 数据库公开了数十万种蛋白质的结构预测，极大地加速了生命科学的研究进程。科学家们现在可以快速了解蛋白质的功能，从而更有效地设计药物，研究疾病的发生机制，甚至进行合成生物学的设计。
药物发现与设计： 传统的药物研发过程漫长且昂贵，需要大量的筛选和实验。深度学习可以：
加速分子筛选： 通过学习已知药物的性质和靶点，AI可以预测哪些新的化合物有可能成为有效的药物，大大缩小了需要实验验证的范围。
生成新分子： AI模型可以被训练来设计具有特定药理活性的新分子结构，而不是仅仅从现有化合物中筛选。这就像是AI在化学领域进行了“创造性”的设计。
预测药物的毒性和副作用： 通过分析大量临床数据和生物学信息，AI可以预测潜在的药物风险。
为什么会让我感到“我去，这也能行！”？
因为蛋白质结构预测和药物发现是极其复杂和依赖于物理、化学和生物学知识的领域。我们通常认为这些需要人类科学家多年的经验积累和严谨的实验验证。而深度学习模型，通过从海量数据中学习复杂的相互作用和模式，能够以一种我们难以想象的效率和准确性解决这些问题，直接推动了生命科学和医学的进步。这感觉就像是机器掌握了“生命科学的语言”和“药物设计的智慧”。
3. 自然语言处理（NLP）的飞跃：让机器真正“理解”和“对话”
早期的自然语言处理（NLP）技术，比如关键词匹配、规则系统，只能实现非常有限的功能。但随着深度学习的崛起，特别是Transformer架构的应用，NLP领域发生了翻天覆地的变化。
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机器翻译 (Machine Translation): 从早期生硬、不通顺的翻译，到现在高质量、流畅的翻译（如Google Translate, DeepL），深度学习模型在理解语言的上下文和语义方面取得了巨大的进步。
改进： 现在的机器翻译不再是简单的词对词替换，而是能够理解整个句子的意思，甚至捕捉到不同语言的细微差别和文化背景。
文本生成与摘要 (Text Generation & Summarization):
写文章、报告、邮件： 如前所述的GPT系列模型，可以根据指令生成各种类型的文本，甚至模仿特定的写作风格。
文章摘要： AI可以阅读长篇报告或文章，并自动生成简洁准确的摘要，大大提高了信息获取的效率。
问答系统 (Question Answering): AI可以理解用户提出的问题，并在大量文本数据中找到相关的答案。这使得智能助手（如Siri, Alexa, ChatGPT）能够回答我们各种各样的问题。
情感分析 (Sentiment Analysis): AI可以分析文本中的情感倾向，判断是积极、消极还是中性。这在舆情监控、用户反馈分析等方面非常有用。
对话系统 (Conversational AI): 这是最令人印象深刻的进步之一。像ChatGPT这样的模型，能够进行连贯、有逻辑、甚至带有一定情感色彩的对话。它们能够理解复杂的指令，提供详细的解释，进行头脑风暴，甚至创作故事。
“图灵测试”的逼近： 虽然还没有达到完全无法区分人机对话的程度，但目前的模型已经能在很多场景下提供高度人性化的交互体验。
为什么会让我感到“我去，这也能行！”？
语言是人类思维和交流的载体，它包含了丰富的语义、语法、语用以及隐含的文化信息。我们一直认为“理解”语言需要人类的认知能力和世界知识。然而，深度学习模型通过学习海量的文本数据，竟然能够掌握语言的深层结构和模式，并能进行如此复杂的任务，这让我觉得非常不可思议。尤其是对话能力，让机器不再是冰冷的程序，而是开始有了“交流”的可能性，这是一种跨越式的进步。
总结
以上这些领域，都让我深刻体会到深度学习的颠覆性力量。它们不仅是在提升现有技术的效率，更是在开辟全新的可能性，以前我们认为只有人类才能胜任的“创造”、“理解”、“预测”等任务，现在机器通过深度学习也能够以令人惊叹的方式完成。这种能力的拓展，确实会让人不禁感叹：“我去，这也能行！”。
网友意见
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这个问题的核心在于“我去！”，能让人发出这样的感叹的深度学习应用，一定要跳出常规的理解。比如接下来要说的这个：
现在Twitch上最火的GTA5主播是个AI
现在Twitch上最火的GTA5主播是个AI
现在Twitch上最火的GTA5主播是个AI
你没看错，一个AI，成了热门主播。在外国直播网站Twitch上，GTA5区是一个相当热门的板块，选择直播GTA5的播主数量相当庞大，也因此，GTA5区是一个竞争相当激烈的地方。
不过近期有一名播主却在Twitch上吸引了来自全世界的关注，他诞生至今还尚未满月，他只会开车，但是技术很差，还经常把车开进沟里，不过不管他什么时候开启直播，全世界的观众都能很快把他送到GTA5板块观众排名的前三位，他叫查尔斯，是个AI。
“查尔斯”是一个用Python写成的使用神经网络进行深度学习的人工智能程序，目前的“查尔斯”还是0.01版，还在学习如何在GTA5中开车。
和其他“自动驾驶”类MOD或脚本不同的是，查尔斯没有被导入任何路线图，基本交通规则之类的数据，它的一切操作都要基于捕捉到的每一帧画面来实时分析，并在无尽的试错中总结出来能让自己顺利前进的规则。
于是我们观众们看到的“查尔斯”可能和人们印象中的“自动驾驶”程序不太一样，他不会按部就班的在道路上行驶，不顾一切的全速行驶，并且不在乎与一切自己能撞飞的东西相撞，比如道桩，铁丝网，行人……
他就像一个出生的孩子一样在这个世界中探索，一开始他什么都不认识，现在，他稍微认识一点东西了。
查尔斯“近照”
在Twitch上，查尔斯只要出现就能引来近千人观看，这些观众们来看查尔斯的目的主要有两个，一是揣测查尔斯的行动逻辑，二是看看查尔斯今天能不能混到五星通缉。
在20天的持续学习后，观众们已经总结出了一些查尔斯的行为方针：
首先，查尔斯非常喜欢逆行。
查尔斯开车永远第一人称，永远热爱逆行
查尔斯对车型也有偏好，特别喜欢SUV，这就导致了查尔斯动不动就喜欢往SUV身上撞。
查尔斯对黑色，白色，红色灯色系的车辆识别度还行，但是蓝色系的车对查尔斯来说就像隐形一样，有人猜测查尔斯“可能把那些车辆当成了天空。”，这种猜想还有另一个证据，就是查尔斯还特别喜欢纵身跃入海洋。
也由于GTA5车辆进入水中就无法再行驶，查尔斯开进水中就会开启重置车的位置的功能，所以当查尔斯周边出现水的时候，观众们就开始在弹幕中兴奋的刷起“Water！”。
幸灾乐祸的观众们
至于五星通缉，则是因为查尔斯无法识别行人，也不会区分警车和普通车辆的区别，所以经常在行驶中就被挂上了警星，而追踪而来的横在查尔斯面前的警车对查尔斯来说也只有一个处理方式——撞开。
“指挥中心，我们有麻烦了，这车里根本没人！”
一般来说，查尔斯会在三星左右被警察截停或者自己撞到了AI算不过来的地方而触发重置，所以查尔斯获得高通缉等级的情况非常少见，四星已是凤毛麟角，五星只存在于观众口耳相传的传说之中。
幸灾乐祸的观众们×2
然而事实上，在Twitch上引起话题的查尔斯只是个相当初级且单纯的AI，AI的制作者表示查尔斯的目的只是“尽可能的快速行驶并避开障碍”，并未为它添加更多的目标，这也就是说，查尔斯很可能永远在洛圣都的街头如没头苍蝇一般横冲直撞，最好的结果也就是成为一辆车技惊人的都市流星，并不会产生什么真正的“思想”。
不过这也并不妨碍观众们从查尔斯的行为中解读出种种逻辑，这些观众似乎从旁观查尔斯行驶中感受到了他那稚嫩却不羁的灵魂，他们的发言充满了爱与人文关怀。
以后大概都是AI平权主义者
目前来说，只依靠灰度识别行驶的查尔斯在20天学习后可能很难再有什么进步了，不过他的制造者表示新的0.02版可能就将在本周二发布，届时查尔斯将能够识别颜色，或许到时候查尔斯就能分清天空，海洋和蓝色的车了。
我们将一同看着他的成长。
点击围观查尔斯在Twitch上开车一些还没有大红大紫的主播们，你们害怕了吗？
原文链接：现在Twitch上最火的GTA5主播是个AI 作者：段成旌（知乎ID @AM桑 ）
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