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人工智能现在早已火的无法再火了。各种新闻机构都在大大地释放出猛料，有的说道现在IBM的Waston人工智能早已需要完全代替劳动者了；还有的说道现在的算法在医疗领域早已需要击败医生了。
每一天，都有新的人工智能初创公司经常出现，每一家都声称自己在利用机器学习，完全政治宣传你个人的生活，商业性质的活动。还有一些大家平日里司空见惯的产品，比如榨汁机，无线路由器，一夜之间也都披上了全新的广告语：「我们都是由人工智能技术所反对的！」智能桌子不仅能告诉你平日里工作时所必须的适合高度，甚至还能老大你点午餐！但事实是什么呢？那些报导新闻的记者，只不过根本没特地去插手到一个神经网络的训练过程当中，而新闻源头的初创公司以及营销团队也有自己的殊不知：都是想要不断扩大自己的名声，提供到资本和人才的注目，哪怕它们压根没解决问题一个现实中不存在着的问题。也正是在这样的喧闹气氛中，不该在人工智能领域不会经常出现那么多一知半解，只不过大家都搞不清楚什么是AI能做到的，什么是AI无法做到的。深度自学显然是一个让人心驰神往的技术，这无可辩驳。
只不过，神经网络这个概念自上个世纪60年代就早已经常出现了，只是因为最近在大数据、计算机性能上面经常出现的进步，使得它确实显得简单一起，由此也派生出来一门叫作「深度自学」的专业，目的将简单的神经网络架构应用于在数据建模上，最后带给前所未有的准确性。现在的技术开发成果也显然让人印象深刻印象。计算机现在可以识别图片和视频里的东西都是什么，可以将语音转化成沦为文字，其效率早已多达了人力范畴。
Google也将GoogleTranslate服务中加到了神经网络，现在的机器学习在翻译成水平上早已逐步迫近人工翻译成。现实中的一些应用于也让人大开眼界，就比如说计算机可以预测农田作物产量，其准确性比美国农业部还低；机器还能更为精准的临床癌症，其准确度也比从医多年的老医师还要低。DARPA（美国国防部高级研究计划局）的一名负责人JohnLauchbury形容如今人工智能领域内不存在着三股浪潮：1．知识库，或者是类似于IBM所研发的「深蓝」和Waston专家系统。2．数据自学，其中还包括了机器学习和深度自学。
3．情境适应环境，其中牵涉到通过利用少量数据，在现实生活中中建构出有一个可信的，说明型的模型，正如人类能已完成的程度一样就第二波浪潮而言，目前深度自学算法的研究工作进展的不俗，用Launchbury的话来说就是因为「流形假设」的经常出现。（闻右图）但是深度自学也是不存在着一些棘手问题的在最近在湾区开会的一次人工智能大会上，Google的人工智能研究人员FrancoisChollet特别强调了深度自学的重要性，它比一般的数据统计资料和机器学习方法都要更加高级，是一款十分强劲的模式分辨工具。但是，不可否认它是不存在着相当严重局限性的，最少目前来说是这样。
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