通过深度学习算法，计算机可以识别和分类图像中的物体、人脸、场景等，并且在一些任务中已经超越了人类的表现。通过使用深度学习算法，车辆可以自动感知并理解周围环境，进行智能决策和控制，实现自主驾驶。总的来说，深度学习人工智能在自然语言处理、图像识别和计算机视觉、强化学习以及自主驾驶等方面取得了重大的突破，为人工智能的发展开辟了新的可能性。
深度学习人工智能的新里程碑可以归结为以下几个方面：
1. 自然语言处理的突破：深度学习人工智能在自然语言处理方面取得了重大突破。通过使用深度学习算法，机器可以自动理解和分析大量的自然语言文本，进行情感分析、文本摘要、机器翻译等任务。这使得人工智能在与人进行自然对话方面更加高效和流畅。
2. 图像识别和计算机视觉的进展：深度学习在图像识别和计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过深度学习算法，计算机可以识别和分类图像中的物体、人脸、场景等，并且在一些任务中已经超越了人类的表现。这使得在自动驾驶、安防监控、医学图像诊断等领域实现了重大的突破。
3. 强化学习的突破：深度学习人工智能在强化学习领域也取得了重大进展。强化学习是一种机器学习方法，通过试错和奖励机制来进行智能决策。通过深度学习算法，机器可以在复杂环境下自主学习并做出智能决策，比如棋类游戏、围棋等。这为人工智能在自主决策方面的应用提供了更强大的工具。
4. 自主驾驶的发展：深度学习人工智能在自主驾驶领域取得了突破。通过使用深度学习算法，车辆可以自动感知并理解周围环境，进行智能决策和控制，实现自主驾驶。这一技术的应用将会带来革命性的变革，改变人们在交通出行方面的方式。
总的来说，深度学习人工智能在自然语言处理、图像识别和计算机视觉、强化学习以及自主驾驶等方面取得了重大的突破，为人工智能的发展开辟了新的可能性。它们将会对社会、经济和各个行业产生深远的影响。