深度学习并未走进死胡同( 七 ) 编者按深度学

“我不赞同‘深度学习已死’的提法。 ”新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏指出。

李世鹏说，深度学习作为一个新的计算科学领域的方法，当然有其自身的限制和缺陷。这个在外界被炒作成万能的AI工具，其实科学界一直都很谨慎地对待，从一开始大家就知道它的一些局限性，比如对标注了的大数据依赖、非解释性、没有推理功能、对训练集里包括的样本就能工作得很好而对没有包括的样本就很差、系统模型处于非稳态（相对人类智能而言，对抗扰动攻击能力比较差）等。

“我比较赞成尤尔教授的客观说法——深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至，特别是他讨论问题的这个时间点很有必要，在方向上有矫枉过正的提示作用。现在大家对深度学习热衷得有些过度，在学术界，甚至在产业界，给人一种似乎‘非深度学习非AI’的感觉。实际上这是有很大问题的，因为深度学习确实只是人工智能领域里一个被实现出来的，却比较窄的成功经验。 ”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲指出。