一篇题为“深度学习：人工智能研究的新进展与未来挑战”的文献综述，旨在探讨深度学习在AI领域的应用及其面临的挑战。这篇将分为几个部分来讨论这一主题：

引言

本文旨在概述近年来深度学习的发展趋势，以及它如何推动了AI技术的进步。也将探讨深度学习面临的挑战，包括数据集的质量、模型参数的数量以及训练时间等。

深度学习的历史

回顾一下深度学习的历史，特别是在20世纪90年代初，当神经网络开始被用于图像处理时，它的潜力才真正得到认可。我们将详细介绍深度学习的现代发展，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、递归神经网络（RNN）和Transformer等架构。

深度学习的应用

我们将详细分析深度学习在不同领域中所发挥的作用。这些领域包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、机器人控制等领域。每个领域都将被具体地讨论，以展示深度学习在实际应用场景中的成功案例。

深度学习的挑战

将探讨深度学习面临的一些挑战。这些挑战包括但不限于数据质量、计算资源的限制、模型过拟合和迁移学习的问题等。这些问题对AI研究人员提出了更高的要求，他们需要找到解决方案来克服这些挑战。

虽然存在一些挑战，但是通过不断的研究和改进，深度学习将继续成为AI领域的重要驱动力。未来的几年内，随着更多的人工智能系统的部署，深度学习将变得更加普及，同时也将带来更多的机遇和挑战。

这篇文献综述旨在提供一个全面而深入的视角，帮助读者了解深度学习在过去十年间的巨大进步，以及它在未来可能带来的变化。