目前學(xué)界向這個(gè)方向努力的表現(xiàn)是大力發(fā)展半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，努力提高深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效率和降低對(duì)樣本的需求量。不過這一切畢竟還是在深度學(xué)習(xí)的框架內(nèi)來進(jìn)行的，誰也說不好無監(jiān)督學(xué)習(xí)的量變能否引起質(zhì)變。
所以也不奇怪逐漸開始有一些人已經(jīng)開始懷疑深度學(xué)習(xí)對(duì)AI的發(fā)展到底有沒有那么重要了。讓我們回到Facebook的服務(wù)器上。其實(shí)無論是Facebook也好，谷歌也好，微軟、亞馬遜還是百度也好。我們沒有理由責(zé)怪他們對(duì)深度學(xué)習(xí)的熱情。畢竟作為一個(gè)商業(yè)公司，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)能在他們的研究領(lǐng)域上給他們帶來足夠多的成果收益，而他們對(duì)最終成效的渴求也正是深度學(xué)習(xí)能得到快速的發(fā)展的原因之一。
但資本的力量雖然強(qiáng)大，畢竟還是逃脫不了那一點(diǎn)逐利的本質(zhì)，難免陷入對(duì)短期利益盲目的追逐。而能拋開短期的利益著眼于長(zhǎng)期的考量和探索，正是學(xué)界相對(duì)于產(chǎn)業(yè)界在研究上最大的優(yōu)勢(shì)之一。
我們并無意否定任何人在AI的研究上做出的努力，只是我們希望給大家展現(xiàn)一個(gè)這樣的可能性，希望大家在研究和討論之余能偶爾想起它來，畢竟它有可能是真實(shí)存在的：
萬一最后能實(shí)現(xiàn)真正意義上的人工智能的方法，和深度學(xué)習(xí)一點(diǎn)關(guān)系都沒有呢？
登陸|注冊(cè)歡迎登陸本站，認(rèn)識(shí)更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！