深度學習未來的發展方向很廣，以下是其中一些方向：
更優秀的強化學習，以及深度學習和強化學習之間的整合。能更可靠地學會如何控制機器人的強化學習算法等。
更優秀的生成模型。這些算法能可靠的學習如何生成圖像、語音和文字，人類將無法分辨算法生成的內容和真實的內容。
學會學習，以及無所不在的深度學習。例如，算法將可以重新設計自身架構，自主調整超參數。目前，學習算法仍需要人類專家去運行，但未來這些算法的部署將會更簡單。沒有專門AI人才的機構也可以利用深度學習技術。
用于信息安全的機器學習，以及機器學習的安全問題。越來越多的信息安全攻擊將利用機器學習技術，生成自動化程度更高的惡意軟件，更有效地利用系統漏洞。與此同時，更多信息安全防御系統將利用機器學習技術，比人工更快地響應信息安全威脅，探測更隱蔽的入侵活動。這兩種機器學習算法將展開交鋒。
活動的動態路由將帶來規模更大的模型。相對于當前模型，這樣的模型可以使用較少的計算資源去處理單一樣本。不過整體來看，大規模計算仍將是人工智能的關鍵：當單模型消耗的計算資源減少之后，我們會希望同時運行數千個這樣的模型。
半監督學習和one-shot learning將減少多種模型所需的訓練量，推動人工智能的進一步普及。
研究將專注于開發極為健壯的模型。這樣的模型永遠不會發生錯誤，適用于關鍵的安全應用。
深度學習將延伸至大眾文化中。我們將看到藝術家和潮流推動者在一些難以想象的領域應用深度學習。例如，Alexei Efros的實驗室，以及類似CycleGAN的項目就是這方面的起步。
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