深度学习|啥元宇宙不元宇宙的，怎能离开AI深度学习这个基础深度学习

最近元宇宙的概念话题炒得挺热乎，或者说已经炒得太多了。国外Facebook改名并定位元宇宙，国内一个又一个的公司宣传并进军元宇宙。似乎，国内某些个习惯于炒作的在科技界的人士也跟风探讨，甚至启动元宇宙项目云云，当然对这些八卦热点类资讯完全不敏感，了解得不多，不必细说。
所以，这里也只是借题发挥写篇小文，不谈别的，只谈下深度学习一点心得感悟。不管是被誉为元宇宙排头兵入口的VR/AR相关领域，还是别的科技领域，大抵可以这么说，现在很多都并受制于某个或某些技术难题或者还没有某个特别大的突破性进展，或者说，有些仍处于传统技术和算法的领域，已处于某个瓶颈期。而这个节骨眼儿，机智客觉得很可能恰恰是人工智能深度学习能打开的缺口的地方，或者说，以AI深度学习为基础，可以极大促进当前各个领域尤其是元宇宙这类行业的发展。
【深度学习|啥元宇宙不元宇宙的，怎能离开AI深度学习这个基础】
比如大家都在说的VR ，比如机器人技术，深度学习可用于模拟仿真技术。比如深具具象表现形式的图像视频多媒体，卷积神经网络、生成式对抗网络等技术可以以假乱真。一次次的大模型预训练系统一次次迈步自然语言理解并自然交互的新高点。当然这些只是AI接近元宇宙的一点相关领域的应用，深度学习并不仅仅只应用于能诗会画，模拟仿真。
虽然可能我们很多人感觉不到，或者往往只在新闻报道中被国内外某个人工智能产品惊艳到，其实AI机器学习这类应用在很多行业都有。除了商用的一些应用或接口外，还有国内外的开源框架，不管是TF还是Pytorch ，亦或国内飞桨，也都在一步步发展，机智客觉得，它们都在吸引和培养着一个个萌新开发者、从业者，从而让AI机器学习更为普及更好地应用。大有巨头，小有个体，深度学习在拓展更多可能。
当然，目前的深度学习也不是没有问题，它自己的问题，也有自己的局限性，有的简直可以算是世纪难题。不管话又说回来了，深度学习这种前沿AI技术的难题，恰恰也是最前沿科研问题或者物理硬件方面的问题。商业数字时代的我们大众企业或个体，至多会享受AI带来的红利和惊叹，还多半碰不到这些麻烦。
深度学习的问题，对于我们大多数普通应用或者开发者而言，都不用太较真。正如它的应用范围一样，属于它自己的事。机智客觉得吧，在AI还未全面攻陷我们人类社会之前， AI的归AI ，行业的归行业。不管是现在大家热捧的元宇宙概念和相关领域，还是别的新的科技领域现实领域，让深度学习这类AI技术作为一种技术基础，做它能做的，其他的，交给别的行业，别的人。