随着人类收集、存储、传输、处理数据的能力逐渐提升，人类社会的各个角落都积累了大量数据，这对分析这些数据的计算机算法产生了较高的要求，机器学习也随之快速地发展。目前，在多种实际应用领域，尤其是在计算机视觉和自然语言处理等计算机应用技术领域，机器学习已经成为最重要的技术进步源泉之一。下面将介绍几个代表性应用。

在芯片设计领域，传统的芯片设计非常复杂，需要具有丰富经验的尖端工程师带领众多精英人才进行长期的设计验证工作，在这个过程中有大量的不确定情况，需要较多的专家经验，对人才的依赖非常严重。有经验的芯片设计工程师的工作主要是根据芯片的器件排布，决定每个阶段需要进行什么样的修改，凭借经验解决相关问题。如果把这些经验教给机器，让机器收集大量的原始数据，通过人工智能和机器学习的方法训练得到模型，将模型导入一个统一的版图生成器中，用于生成芯片的设计方案。这样的流程，设计周期短，自动化程度较高。DARPA是美国国防部的一家研究机构，每年都会资助一批认为会对未来社会和科技发展起到重要影响的项目。其中有一项就叫作无人设计芯片，主要研究三个领域，即芯片设计、芯片架构及芯片的材料和集成。其愿景是让机器代替人设计芯片，他们认为开发专门应用于人工智能领域的特定芯片将推动该领域的不断发展。

质量控制一直是工业生产中的关键，其中关于材料的缺陷检测是质量控制的一个重要部分。材料的缺陷检测最初由人工检查，但是这个过程往往烦琐而昂贵，容易受到人眼和环境的影响而出错，后来演变为由机器视觉驱动的自动光学检查，避免了人工和环境等不确定因素的影响。硬件系统从简单的扩展图形阵列单元到高分辨率、数百万像素的视频传感器，信息量逐渐增大，给机器学习的应用奠定了基础。然而，传统的自动检测算法相对较慢，维护成本高，应对复杂且形态多样的缺陷有一定的挑战性。机器学习模型与一般的图像处理方法不同，它是以数据驱动的算法，通过输入大量数据集初始值，对数据进行操作，通过学习已有数据，预测未知的数据。目前针对机器学习在工业缺陷检测方面的应用，国内外有多项机器学习竞赛平台，如kaggle、天池，以及其他许多由企业承办的比赛。这些比赛旨在刺激机器学习算法在各个领域的应用发展。这其中就有很多针对缺陷检测的主题，有助于拓宽检测及算法设计思路。

图10-7　缺陷检测

除了工业领域，机器学习也有助于揭开人类自身的智慧之谜，为许多交叉学科提供重要的技术支撑。例如，生物信息学试图利用信息技术来研究生命现象和规律，机器学习的工作内容包括数据获取、数据管理、数据分析、仿真实验等环节。Google和Verily公司的研究员共同开发了一种深度学习工具，可以比传统工具更加准确地识别出遗传变异，基于这项工具开发出的软件可以将基因组信息可视化，用于标注大量的深度学习数据集。

在人们的生活中，机器学习也逐渐扮演了越来越重要的角色。在商业营销中，有效地利用机器学习技术对销售数据、客户信息进行分析，不仅可以帮助商家优化库存降低成本，还有助于针对用户群设计特殊的营销策略。2017年“双十一”，阿里巴巴公司利用人工智能机器人“鲁班”每秒钟设计8 000幅海报，甚至可以为每个店铺实时合成商品海报，海报的质量和内容丝毫不亚于专业的美工设计师。这也是人工智能第一次在重大的电商活动中运用。机器学习在无人驾驶领域也正在发挥作用，而且有十分重要的军事意义。将车载传感器接收到的信息作为输入，把方向、刹车、油门作为输出，无人驾驶问题就可以抽象为一个机器学习问题。2004年，美国S.Thrun在DARPA组织的自动驾驶比赛中，成功走完约212.4 km的路程，这段道路的路况非常复杂，即使对于人类司机来说也是一个挑战，目前谷歌已有相关产品进入市场。百度的深度学习实验室一直处于国内顶尖水平，其研发的无人汽车已经可以实现在北京五环上的无人驾驶。

深度学习甚至可以预测美国大选情况，并帮助参选者定制自己的参选策略。从2004年开始，AI系统Mog AI已经连续三次成功预测美国大选情况，2016年成功预测了特朗普与希拉里的总统之争。2012年美国大选期间，奥巴马有一支由半监督学习研究专家R.Ghani领导的机器学习团队，他们对各类选情数据进行分析，为奥巴马提示下一步竞选行动。例如，他们使用机器学习技术分析社交网络数据，判断出在总统候选人第一次辩论之后哪些选民会倒戈，并根据分析的结果开发出个性化的宣传策略，为每一位选民找出最有说服力的挽留理由。

在语音识别领域，深度学习也有较为广泛的应用。Siri是苹果的智能语音助手，它可以利用深度神经网络开发出更为准确的声学模型，建立一个系统，学习新的特征，也可以根据需求进行调整，通过事先预测所有可能性来提供更好的帮助。谷歌的自动翻译也应用了深度学习算法，支持100种语言的即时翻译。

人工智能已经开始辅助人类的日常感知。视觉障碍人士无法像正常人一样获取视觉信息和感知环境。计算机视觉和深度学习相结合，使得高效准确的图像检测和场景分析成为可能，可以帮助盲人确定可行走的路径，同时预知各种地形和障碍。2013年，牛津大学提出了一套用于辅助部分视障人群的基于深度图的头戴式视觉显示方案，将物体的距离转换成亮度显示。通过实际试用证明，这套装备可以提升低视力使用者在避障测试中的通行速度。

图10-8　牛津大学的盲人头戴式视觉显示方案

随着机器学习算法的逐渐发展，机器学习算法如何落地也成了社会各界努力的方向。同时，随着现有传感器的增多、计算机算力的加强、算法性能的逐渐增强，多方面共同促成了机器学习算法在实际生活中的广泛应用，机器学习在很多方面都取得了很好的效果。但是，想要机器学习更加有效地推动各方面的发展，还有很长的路要走。