「深度学习可以实现语音信号的时间和空间表示，从而改变语音识别的原有机制，从这个层面上讲机器学习是变革性的。」邓力说道。
接下来的时间里，邓力及其团队将多种不同的深度学习方法应用于语音，包括 LSTM 循环神经网络、深度卷积神经网络、序列学习和集成学习。这些创新极大提升了语音识别的准确率，且被成功整合进语音理解和语音翻译中。
2015 年，凭借在深度学习与自动语音识别方向做出的杰出贡献，邓力获 IEEE 技术成就奖。
金融领域新征程
近年来，语音识别技术已经成熟。邓力也准备迎接新的挑战。目前他领导对冲基金公司 Citadel 的人工智能团队，Citadel 是世界最大的另类资产管理基金之一，管理超过 300 亿美元的资产。
Citadel
从语音识别领域转到金融领域并不容易。尽管这两个领域有很多相似之处，比如市场数据和语音数据本质上都是序列性的，但金融数据面临一些重要挑战：
今天，邓力的研究重点在于利用机器翻译系统解释文本数据，以提升量化投资。如何将前沿 AI 研究应用到当前的机会和挑战呢？我们期待邓力的演讲。
2018 年 11 月 10 日，邓力将在于加州圣荷西举办的 AI Frontiers 大会上发表演讲。AI Frontiers 大会汇集了 AI 领域的思想领导者，展示前沿研究和产品。除了邓力以外，其他演讲者还包括：Ilya Sutskever（OpenAI 创始人）、Jay Yagnik（Google AI 副总裁）、李开复（创新工场 CEO）、Mario Munich（iRobot 高级副总裁）、Quoc Le（谷歌大脑团队成员）、Pieter Abbeel（加州大学伯克利分校教授）等。
