随着科技的不断进步，人工智能已经成为越来越热门的话题。然而，我们对于AI的认知可能还停留在“机器人”、“自动化”等领域，忽略了AI在其他方面的潜力。本文就将重新定义AI，提出“基于深度学习的智能化学习系统”。

现有AI的缺陷

目前，人工智能领域的研究已经取得了很多进展，但是现有的AI还有很大的改进空间。传统的AI系统通常只能执行既定任务，无法适应新的和未知的工作。这意味着这些系统不能真正实现“智能”，只是按照程序的设定执行命令。

此外，目前AI的学习方式虽然已具有某些迭代学习的能力，但是它们的学习模式主要仍然依赖于人类设置模型及指引，属于有监督学习。这样的学习方式存在一个致命的缺陷，即只有大量有标签的数据才能训练模型，而这些数据需要人去标注。有些应用场景下，这显然是不可能的，比如工业生产环境中的无人车和机器人等场景。

基于深度学习的智能化学习系统

我们提出的“基于深度学习的智能化学习系统”可以解决现有AI存在的缺陷。这种新的智能化学习系统的基础是深度学习算法。

深度学习是一种让机器模仿人类神经网络的学习方式。深度学习系统的优势在于具有适应性和模仿性，并且可以通过自我修改和迭代来适应新的任务。这与现有的AI非常不同，深度学习系统可以不断学习和进化，而传统的AI系统则需要人升级或重新编程。

此外，基于深度学习的智能化学习系统可以改变传统有监督学习的模式，转向无监督学习和半监督学习。这意味着，它可以通过从未标记的数据中提取潜在模式和信息，从而实现学习和发现新的知识。

应用前景

基于深度学习的智能化学习系统将会有广泛的应用前景。例如，在无人车和智能交通领域，智能化学习系统将可以从大量的驾驶数据中学习，逐步提高自身的驾驶能力和对于复杂场景的理解。在医疗领域，智能化学习系统将能更准确地辨别疾病和提高诊断效率，甚至可以协助开展医疗教育和培训新生代医生等。在金融和商业领域，智能化学习系统将能通过分析大量的金融数据，提高风险和投资决策的准确性。

总结

人工智能的发展已经取得了很多成果，但是现有的AI系统还有很多需要改进的地方。我们提出的“基于深度学习的智能化学习系统”可以解决现有AI存在的缺陷，具有适应性和模仿性，并且不需要依赖于大量标记数据的监督学习。这种新的智能化学习系统将有广泛的应用前景，也将为人工智能的发展提供新的思路和方法。