正确答案是：B:在自然语言处理方面，基于模式匹配的方法将取得突破。

专业分析：

A: 深度学习的调参过程将更多使用神经网络来学习和调整。这是正确的。自动化机器学习（AutoML）和神经架构搜索（NAS）等技术正在兴起，利用神经网络来优化和调整其他神经网络的参数已经成为一个活跃的研究领域。

B: 在自然语言处理方面，基于模式匹配的方法将取得突破。这是不正确的。自然语言处理（NLP）的发展趋势是向更复杂的模型转变，如基于深度学习的模型（例如Transformer架构和BERT、GPT等），而不是简单的模式匹配方法。模式匹配方法通常无法处理语言的复杂性和多样性，而深度学习模型可以更好地理解上下文和语义。

C: 深度学习将可以实现非常高的节能，支持微型芯片上运行。这是正确的。随着硬件技术的发展和模型的优化，深度学习算法正在变得更加高效，能够在资源受限的环境中运行。例如，TinyML和量化技术使得在微型芯片上运行深度学习模型成为可能。

D: 在GAN等无监督学习方面将取得重要突破，实现新训练样本的生成。这是正确的。生成对抗网络（GAN）和其他无监督学习技术在生成逼真的新样本方面已经取得了显著进展，并且未来有望继续发展，推动在图像、音频、视频生成等领域的创新。