深度学习（Deep Learning）如今已成为引领人工智能（AI）创新的核心技术。它基于模仿人类大脑神经网络结构的人工神经网络，学习海量数据并自行发现模式。作为机器学习（Machine Learning）的一个分支，比传统算法具备更高层次的预测和分类能力，广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、金融分析等多个行业。
深度学习的概念始于20世纪40年代模仿脑神经细胞的感知器（Perceptron）研究。然而，由于计算能力和数据不足，该技术长时间停留在理论层面。转折点出现在2000年代，图形处理器（GPU）性能的提升和大数据的积累相结合，特别是在2012年ImageNet大赛中，基于深度学习的模型表现出色，引起广泛关注，随后迅速扩展到语音识别、自然语言处理、计算机视觉领域。
深度学习基本上采用多层神经网络（Deep Neural Network, DNN）结构。从输入层接收数据，通过隐藏层传递到输出层，隐藏层越多，模型能够学习的复杂模式就越高。在这个过程中，通过误差逆传播（Backpropagation）算法调整权重，逐步提高精确度。由于这种方式，深度学习无需人直接设计规则，仅通过数据即可自我学习。
深度学习的代表性成果是自动驾驶汽车。通过学习大量道路视频数据，实时识别车道、行人、交通信号并判断驾驶路径。在医疗领域，基于大量影像数据开发了癌症诊断辅助系统，辅助医生进行精准解读。金融行业，通过学习交易模式检测异常，通过聊天机器人的咨询和自动投资建议，革新了商业模式。
然而，深度学习也有其局限性。需要大量的数据和庞大的计算资源，对于中小企业或研究者来说，进入门槛较高。此外，由于其学习过程犹如“黑箱”，难以解释内部结构，因而在决策透明性方面也受到批评。同样，如果输入的数据有误，可能会出现偏差的结果，这也是主要问题之一。
专家们预计，未来深度学习将朝更高效的结构发展。最近，能够减少学习量同时保持高性能的轻量化模型研究正积极进行中。此外，可解释人工智能（XAI, Explainable AI）技术也在并行发展，以提高结果的可信性和可解释性。
深度学习不再是实验室内的技术。它已深深扎根于日常服务中，如智能手机语音助手、翻译器、推荐系统等，甚至覆盖国家关键产业。如果能克服技术限制，弥补信任问题，深度学习未来仍将在人工智能发展中占据中心地位。
