在人工智能的发展历程中，机器学习、深度学习和强化学习是其核心组成部分，这些算法被广泛应用于各个行业，如医疗健康、金融服务、自动驾驶等。特别是在过去几年里，深度学习作为一种新兴的机器学习技术，不断地推动着人工智能的进步。

1. 什么是深度学习？

深度学习是一种特殊类型的人工神经网络，它模仿了人类大脑中的结构和功能，通过多层相互连接的节点（即神经元）来处理数据。这种方法能够自动从大量数据中提取特征，从而进行更为复杂和高级别的模式识别任务。

2. 深度学习对人工智能三大算法影响

随着技术的不断进步，深层次的人工神经网络已经成为实现复杂任务的一种有效手段，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。在这些领域内，传统机器学派使用的大量规则或逻辑程序已逐渐被更为灵活、高效且具有自适应能力的人工智能系统所取代。

3. 深度模型与传统算法比较

在过去，一些简单的问题可以通过规则驱动或基于逻辑编程解决。但当面临更加复杂的问题时，如情感分析或者推荐系统，那么需要的是一种能够自己从大量无结构数据中发现模式并进行预测或决策的手段。这正是当前许多企业寻找解决方案的地方，而这正是由深层模型提供答案的地方。

4. 应用实例：图像识别与分类

图像识别是一个典型的人类视觉任务，对于计算机来说一直是个挑战，但随着深层卷积神经网络（CNN）的出现，这个问题得到了极大的突破。例如，在医疗影像分析中，用以诊断癌症可能比其他任何方法都要准确，并且能帮助减少医生工作量，让他们专注于最重要的事项。

5. 自然语言处理中的转变

自然语言处理(NLP)也同样受益于Deep Learning。一旦将文本输入到足够先进的一个隐藏单元，我们就能获得一个代表该文本含义的向量。这对于生成摘要、翻译以及聊天机器人的开发至关重要，因为它允许它们理解并响应用户输入，以创建更加流畅自然交互体验。

6. 强化-learning中的潜力扩展

最后，与强化Learning相关的是，它涉及让AI agent通过试错过程学会做出决策。Deep Learning可以使Agent能够根据其环境探索更多路径，从而加快其知识增长速度，并提高其决策质量。此外，它还能帮助AI agent了解长期目标和短期奖励之间关系，使之不仅仅追求短期利益，还能考虑长远利益最大化的情况。

综上所述，虽然Machine Learning仍然是AI研究领域不可或缺的一环，但Deep Learning已经证明自己在各种场景下的巨大价值，无论是在图像分析还是NLP，或是在强化learning方面，其潜力都是前所未有的。而这一切都归功于它独特的人类认知过程模拟方式，以及它能够自我优化以适应新的环境变化能力。在未来，无疑我们会看到更多基于Deep Learning架构设计出来的人工智能产品，将进一步改变我们的生活方式与工作习惯。