图5.图像标注，根据图片生成描述文字1.5 图像生成–文字转图像（Image Generator）
图片标注任务本来是一个半圆，既然我们可以从图片产生描述文字，那么我们也能从文字来生成图片。如图6所示，第一列“一架大客机在蓝天飞翔”，模型自动根据文字生成了16张图片，第三列比较有意思，“一群大象在干燥草地行走”（这个有点违背常识，因为大象一般在雨林，不会在干燥草地上行走），模型也相应的生成了对应图片，虽然生成的质量还不算太好，但也已经中规中矩。 
图6.根据文字生成图片
2.强化学习（Reinforcement Learning）
在监督学习任务中，我们都是给定样本一个固定标签，然后去训练模型，可是，在真实环境中，我们很难给出所有样本的标签，这时候，强化学习就派上了用场。简单来说，我们给定一些奖励或惩罚，强化学习就是让模型自己去试错，模型自己去优化怎么才能得到更多的分数。2016年大火的AlphaGo就是利用了强化学习去训练，它在不断的自我试错和博弈中掌握了最优的策略。利用强化学习去玩flyppy bird，已经能够玩到几万分了。 
图７. 强化学习玩flappy bird
谷歌DeepMind发表的使用增强学习来玩Atari游戏，其中一个经典的游戏是打砖块（breakout），DeepMind提出的模型仅仅使用像素作为输入，没有任何其他先验知识，换句话说，模型并不认识球是什么，它玩的是什么，令人惊讶的是，在经过240分钟的训练后，它不光学会了正确的接球，击打砖块，它甚至学会了持续击打同一个位置，游戏就胜利的越快（它的奖励也越高）。视频链接:Youtbe(需翻墙),优酷
图8.使用深度增强学习来玩Atari Breakout
强化学习在机器人领域和自动驾驶领域有极大的应用价值，当前arxiv上基本上每隔几天就会有相应的论文出现。机器人去学习试错来学习最优的表现，这或许是人工智能进化的最优途径，估计也是通向强人工智能的必经之路。
3深度无监督学习（Deep Unsupervised Learning）–预测学习
相比有限的监督学习数据，自然界有无穷无尽的未标注数据。试想，如果人工智能可以从庞大的自然界自动去学习，那岂不是开启了一个新纪元？当前，最有前景的研究领域或许应属无监督学习，这也正是Yann Lecun教授把无监督学习比喻成人工智能大蛋糕的原因吧。
深度学习牛人Ian Goodfellow在2014年提出生成对抗网络后，该领域越来越火，成为16年研究最火热的一个领域之一。大牛Yann LeCun曾说：“对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情。”大牛这句话足以说明生成对抗网络有多重要。
生成对抗网络的一个简单解释如下：假设有两个模型，一个是生成模型（Generative Model，下文简写为G），一个是判别模型（Discriminative Model，下文简写为D），判别模型(D)的任务就是判断一个实例是真实的还是由模型生成的，生成模型(G)的任务是生成一个实例来骗过判别模型（D），两个模型互相对抗，发展下去就会达到一个平衡，生成模型生成的实例与真实的没有区别，判别模型无法区分自然的还是模型生成的。以赝品商人为例，赝品商人（生成模型）制作出假的毕加索画作来欺骗行家（判别模型D），赝品商人一直提升他的高仿水平来区分行家，行家也一直学习真的假的毕加索画作来提升自己的辨识能力，两个人一直博弈，最后赝品商人高仿的毕加索画作达到了以假乱真的水平，行家最后也很难区分正品和赝品了。下图是Goodfellow在发表生成对抗网络论文中的一些生成图片，可以看出，模型生成的模型与真实的还是有大差别，但这是14年的论文了，16年这个领域进展非常快，相继出现了条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets）和信息生成对抗网络（InfoGAN），深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN），