近期元宇宙的定义话题讨论炒得挺热呼呼，换句话说早已炒出太多了。海外Facebook更名并精准定位元宇宙，中国一个又一个的企业宣传并涉足元宇宙。好像，中国一些个习惯蹭热点的在科技领域的人员也盲目跟风讨论，乃至运行元宇宙新项目等等，自然对这种八卦热点类新闻资讯彻底不比较敏感，掌握得很少，无须详说。

因此，这儿也仅仅故弄玄虚写一篇小敏，不谈其他，只谈下深度学习一点心得感悟。无论是被称作元宇宙标杆通道的VR/AR有关领域，或是其他高新科技领域，大多能够这样说，如今许多都并受限于某一或一些技术难点或是都还没某一尤其大的开创性进度，换句话说，有一些仍处在传统式技术和优化算法的领域，已处在某一瓶颈。而这一节骨眼儿，机敏客感觉很可能刚好是人工智能技术深度学习能开启的空缺的地区，换句话说，以AI深度学习为基本，能够巨大推动当今每个领域尤其是元宇宙这类行业的发展趋势。

例如大家都在说的VR，例如智能机器人技术，深度学习可用以仿真模拟技术。例如深具具像表达形式的图象视頻多媒体系统，卷积和神经元网络，生成式对抗网络等技术能够真假难辨。一次次的大实体模型预练习系统软件一次次迈开自然语言理解了解并当然人机交互的最高点。自然这种仅仅AI贴近元宇宙的一点有关领域的运用，深度学习并不仅只运用于能诗会画，仿真模拟。

尽管很有可能大家很多人觉得不上，或是通常只在新闻报导中被世界各国某一人工智能技术商品震撼到，实际上AI深度学习这类运用在许多行业都是有。除开商业的一些运用或插口外，也有世界各国的开源框架，无论是TF或是Pytorch，亦或是中国飞桨，也都是在一步步发展趋势，机敏客感觉，他们都是在吸引住和塑造着一个个新手开发人员，从业人员，进而让AI深度学习更加普及化能够更好地运用。有很大的大佬，小有个人，深度学习在扩展更多的很有可能。

自然，现阶段的深度学习也不是没有问题，它自身的难题，也是有自身的局限，有的真是不错算得上世纪难题。无论话又说回家了，深度学习这类最前沿AI技术的难点，刚好也是前沿科学研究难题或是物理学硬件配置层面的难题。商业服务数字时代的大家大家公司或个人，最多会享有AI产生的收益和惊讶，还大多数碰不上这种不便。

深度学习的难题，针对大家大部分一般运用或是开发人员来讲，都无需太较真儿。如同它的适用范畴一样，归属于它自身的事。机敏客感觉吧，在AI还未全方位攻占大家人类社会以前，AI的归AI，行业的归行业。无论是目前大伙儿热捧的元宇宙定义和有关领域，或是其他新的高新科技领域实际领域，让深度学习这种AI技术做为一种技术基本，做它能做的，别的的，交到其他行业，其他人。