說出來你可能不信，有一種從軟件開發(fā)領域誕生的思維方式，自誕生以來就一直深遠地影響著我們?nèi)粘５墓ぷ骱蜕睢＿@就是“敏捷方法”，即軟件開發(fā)領域的“敏捷軟件開發(fā)”（Agile Software Development）。

2001年初，十幾位來自美國各個軟件開發(fā)的細分領域的代表們共同簽署了一份名為《敏捷軟件開發(fā)宣言》（Manifesto for Agile Software Development）的文件，標志著這一全新的軟件開發(fā)方式的誕生（或者也可以稱其為一種思維方式）。

敏捷開發(fā)包含的內(nèi)容十分豐富，總體上要求客戶參與到整個的開發(fā)中，開發(fā)者需要根據(jù)客戶的需求靈活變更代碼，采用迭代、循序漸進的方法持續(xù)集成，提供持續(xù)可用的版本。事實證明，隨著軟件規(guī)模和復雜度的升高，在現(xiàn)實生活中成功應用于工廠生產(chǎn)的那一套瀑布式流程并不適合于軟件開發(fā)。而敏捷開發(fā)正是為了解決瀑布式開發(fā)帶來的諸多問題而提出的。

  將敏捷開發(fā)應用于深度學習

事實上，敏捷開發(fā)自提出以來就一直在進行演變，而且目前正向著自動化的方向演變。隨著這種自動化的引入，所謂“持續(xù)集成”和“持續(xù)開發(fā)”的概念將得以真正做到“持續(xù)不間斷”。換句話說，當人們清楚地認識到究竟哪些環(huán)節(jié)適合于自動化實現(xiàn)，并成功地將自動化過程應用于強化人類的日常工作，敏捷方法才能發(fā)揮其最大的優(yōu)勢。

就好像對于初創(chuàng)公司來說，敏捷方法幾乎已經(jīng)成為了他們的必修課。正是基于敏捷方法的核心理念，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司開始嘗試在一次又一次的商業(yè)計劃迭代中，過濾那些潛在客戶最感興趣的反饋，然后基于這些反饋靈活調(diào)整公司的發(fā)展方向，從而獲得商業(yè)的成功。也就是說，針對那些缺少發(fā)展規(guī)劃的初創(chuàng)公司來說，這種“精益求精”的取巧過程顯然是更明智的做法。

如果說敏捷方法已經(jīng)遍及所有的開發(fā)過程，那么將深度學習應用于現(xiàn)實場景的關鍵就變成了：了解它在敏捷開發(fā)環(huán)境中具體的適用位置。也就是說，要把深度學習應用在一個具體流程中，開發(fā)者應該清楚地認識到原本的人工流程具體是怎樣的，然后尋找其中可以進行自動化的部分進行強化，而不是簡單粗暴地追求所謂取代人類。在反復的迭代中，當所有的流程都被自動化之后，完全取代人類才具有實際意義。

例如，深度學習作為與人類溝通的媒介就得到了很好的應用，目前已經(jīng)成功應用在語音識別和手勢理解。在這種情況下，深度學習本質上成為了一種全新的用戶界面（UI），一個允許用戶靈活調(diào)度當前任務的UI環(huán)境。這就是一個典型的例子，將深度學習應用在一個具體的環(huán)節(jié)，而不是完全取代人類。

然而，目前許多企業(yè)還停留在將深度學習（甚至機器學習和人工智能）簡單地看成一種預測工具的階段，他們認為深度學習只是一種數(shù)據(jù)科學家們用來輔助研究的工具。但事實上，深度學習的現(xiàn)實應用場景要寬泛得多。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

  深度學習的能力分類

目前，基于持續(xù)集成的敏捷方法，大體可以將深度學習的能力分為以下兩種類型：輔助型和生產(chǎn)型。前者將自動化應用在了某些特定的環(huán)節(jié)，而后者近乎取代了人類。

其中輔助型的能力目前可以說已經(jīng)非常普遍了。例如輸入法的自動更正和建議輸入，有些相機具有的智能背景虛化功能，以及軟件開發(fā)環(huán)境中對代碼的自動更正、錯誤檢查、代碼質量評估甚至漏洞檢測等。

可以看到，這種輔助型能力可以實時得到結果或者在后臺運行。在這種類型的應用里，深度學習可以幫助我們執(zhí)行重復的和耗時的任務，例如對照片進行排序和分類等。在某些特定領域，這種信息的組織和分析能力非常重要。通?？梢詫⒑Ａ啃畔⒎纸獬梢子诜治龅男◇w量信息塊來強化訓練這一能力。

相對于輔助型能力，生產(chǎn)型是一種更全面的自動化，并且正在變得越來越普及。近期，傳播非常廣泛的Prisma就是一個例子（如下圖所示，Prisma軟件能夠將照片重新渲染為不同藝術家的風格）。

這就是生產(chǎn)型能力的典型示例。就像“頭腦風暴”那樣，我們可以利用深度學習的這種能力遍歷一個設計空間的所有可能性。例如應用在規(guī)劃和執(zhí)行領域時，就可以依靠這種能力遍歷所有的可選項，然后向用戶提供一個詳細的選擇列表。目前，針對這一能力的應用具有非常廣闊的探索空間。例如此前報道的利用深度學習來進行工業(yè)設計，或者利用深度學習來設計游戲，就是幾種未來可能的發(fā)展方向。

來源：medium，由雷鋒網(wǎng)編譯

【兼職召集令！】

如果你對未來充滿憧憬，喜歡探索改變世界的科技進展，look no further！

我們需要這樣的你：

精通英語，對技術與產(chǎn)品感興趣，關注人工智能學術動態(tài)的蘿莉&萌妹子&技術宅；

文字不求妙筆生花，但希望通俗易懂；

在這里，你會收獲：

一群來自天南地北、志同道合的小伙伴；

前沿學術科技動態(tài)，每天為自己充充電；

更高的生活品質，翻翻文章就能掙到零花錢；

有意向的小伙伴們把個人介紹/簡歷發(fā)至 guoyixin@leiphone.com，如有作品，歡迎一并附上。

雷峰網(wǎng)版權文章，未經(jīng)授權禁止轉載。詳情見轉載須知。