四、深度學(xué)習(xí)智能

深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，而機(jī)器學(xué)習(xí)又是人工智能的一個分支。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想可以追溯到上世紀(jì)四十年代，而卷積的思想實際上幾百年以前就有了。深度學(xué)習(xí)并不是一個新的東西，而是一種復(fù)興。深度學(xué)習(xí)能夠取得成功，是因為它在大規(guī)模圖像比賽中獲得了好的成績。深度學(xué)習(xí)歸根結(jié)底有三個方面，一是大量的數(shù)據(jù)，二是并行計算，三是規(guī)?；?、靈巧的算法。深度學(xué)習(xí)的影響非常深遠(yuǎn)，但實際上它也存在著一些問題。深度學(xué)習(xí)的歷史是“歷盡劫波，修得正果”，之后是“百花齊放，星辰大海”，現(xiàn)在和以往還有些不同的是“大眾熱議，走出學(xué)術(shù)，創(chuàng)業(yè)風(fēng)起，持續(xù)燒錢”。那么深度學(xué)習(xí)存在什么問題呢？比如：學(xué)到的知識并不深入而且很難遷移、難以處理層次化的結(jié)構(gòu)、對于開放性推理問題愛莫能助、深度學(xué)習(xí)依然不夠透明、人的先驗知識很難結(jié)合進(jìn)去、無法區(qū)分因果性相關(guān)性、對環(huán)境的穩(wěn)定性有要求，等等。深度學(xué)習(xí)還有一個深層次的問題，就是安全問題。從兩張熊貓的圖片來看，在兩張熊貓的照片中間加上一點(diǎn)噪聲，人眼是區(qū)分不出兩張圖片的區(qū)別的，但如果用深度學(xué)習(xí)去看，57.7%認(rèn)為左邊的圖片是熊貓，99.3%認(rèn)為右邊的圖片是長臂猿。

五、認(rèn)知學(xué)習(xí)之興

未來，應(yīng)該是更深層次的認(rèn)知學(xué)習(xí)。在實際應(yīng)用中，人們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用很多時候都難以達(dá)到人們的期望。另外，在嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用里，我們不可能有深度學(xué)習(xí)所需要的算例。現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)都依賴于強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)，而很多時候我們連用網(wǎng)都是有問題的。如果說全球幾十億人都連到這個網(wǎng)上面，最后這個網(wǎng)絡(luò)可能是支撐不了的。所以，在高精尖應(yīng)用里，包括深度學(xué)習(xí)的模型，它實際上是深度學(xué)習(xí)調(diào)參，而調(diào)參并不是一門科學(xué)，它是一門技術(shù)。

我們現(xiàn)在對于一些企業(yè)用野蠻的手段去獲取數(shù)據(jù)的這種情況越來越重視，制定了一些相關(guān)條例。實際上，人在認(rèn)知的時候是不需要海量數(shù)據(jù)的，但現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)是完全做不到這點(diǎn)的。未來的一些技術(shù)，像強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、超限學(xué)習(xí)、層次學(xué)習(xí)、半?yún)?shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制，等等，會有很多技術(shù)與之進(jìn)行融合、交互、協(xié)作。再有，反饋閉環(huán)怎樣形成？我們以前并沒有反饋的控制論思想，其實控制論思想將來會起到很大的作用。在智能時代，終身學(xué)習(xí)對每個人來說都非常重要，現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展得非常快，我們需要終身學(xué)習(xí)。

李開復(fù)講人工智能應(yīng)用會出現(xiàn)四波浪潮，第一波是互聯(lián)網(wǎng)智能化，第二波是商業(yè)智能化，第三波是實體世界智能化，第四波是全自動智能化。實際上，我們現(xiàn)在正處在這幾波智能化并行的階段，未來的趨勢會往全自動智能化方向發(fā)展，這里會有很多發(fā)展機(jī)會。

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