虽然深度学习是机器学习一个相当有年头的分支领域，但在21 世纪前十年才崛起。在随后 的几年里，它在实践中取得了革命性进展，在视觉和听觉等感知问题上取得了令人瞩目的成果， 而这些问题所涉及的技术，在人类看来是非常自然、非常直观的，但长期以来却一直是机器难 以解决的。 特别要强调的是，深度学习已经取得了以下突破，它们都是机器学习历史上非常困难的领域：
- 接近人类水平的图像分类
- 接近人类水平的语音识别
- 接近人类水平的手写文字转录
- 更好的机器翻译
- 更好的文本到语音转换
- 数字助理，比如谷歌即时（Google Now）和亚马逊 Alexa
- 接近人类水平的自动驾驶
- 更好的广告定向投放，Google、百度、必应都在使用
- 更好的网络搜索结果
- 能够回答用自然语言提出的问题
- 在围棋上战胜人类
我们仍然在探索深度学习能力的边界。我们已经开始将其应用于机器感知和自然语言理解 之外的各种问题，比如形式推理。如果能够成功的话，这可能预示着深度学习将能够协助人类 进行科学研究、软件开发等活动
