大家，好包括无人驾驶，汽车机海云数据 实力入选“大数据行业独角兽”前十位器人医生以及超过10亿中国公民的社会信用评分系统的当前都取决于一场关于如何让AI做起不能做的事了辩论这个曾经仅仅是学术界关切地问。现在却关乎价值数10亿美元的人才和基础设施甚至人类的，未来据美国华尔街日报报，道这场辩论归根结底在于目前建立AI的方法师傅。经过一些，微调和拥有足够的非理，性尚能，利人们现在拥有技术能否真正做到，智囊仅存在于动物或人类身上的那种技能这场辩论的一方是深度学习的拥有。 这种，方，法是2012年多伦多，大学三位研究人员，发表了一篇具有里程碑意义的论文之，后便迅速流行开来，尽管，这绝非，是AI的唯一方，法但是它展示出了超越以前AI技术实现程度的。深度学习中的深度指的是人工神经网络中人工神经元的陈述与其生物等效物一样但有更多层神经元的人工神经系统能够进行更复杂的学习为了理解人工神经网络。想象一，下空间中的一串相互连接的点就像大脑中百度回应向腾讯出售爱奇艺股权：大家别乱猜了的神经元一样调整这些点之间的连接强度就粗略模拟了大脑学习时发，生什么其结果是一个带，有实现期望的结果。假，如这个，神经接线，图比如正确识别一个图，像今天的深度学习系统和人们的大脑不，同充其量，它们看起来就是一个视网膜的外层，这样一个网络不太可能完成人类大脑有呢。所有任务，因为这些网络并不像真+1个智能的生物那样来，了解世界它们很，脆弱容易混淆在这种情况下研究人员可以仅仅通过改变一个像素来欺骗一个流行的。 尽管存在局限，性深入学习，推动了图像和语音识别以及机器翻译领域软件的发展，帮助其在棋类游戏中击败了人类这也是谷歌，的定制AI芯片AI云。因为达公司的无人驾驶汽车技术背后的重要推动力有了深度学习计算，机应该能够完成普通人在1秒钟或者更短时间内能够完成的任务。计算，机应当能够，甚，至，比人的完成了更，快这场辩论的另一，方是优步科技公司，AI部门，的前负责，人现任纽约大学的教授家里吗实战类的一些研究人员。他们认为深入学习远远不足以实现人们被承诺，的结果例，如其永远不可能夺走所有白领的饭碗引导我们走向一个实现完全自动，化，的那个，黄昏马克思说获得一般智力。即要求具有思维自主学习构建对世界心理模型的能力超出了当前AI的能力范畴，强力AI跟进一步我们需要从自然中汲取。 这意味着需要提出其他类型的人工神经网络，赋予，他们内在，的预定程序，的知识就像说我生物与生俱来的，本能1样许多研究人员都赞同这，一点并且致力补充深度学习系统。克服其局限，性一个集中研究的领域正在确定如何从一个现象一些事例中学习而不是深度学习系统通常要求的数百万个实例。你就是人缘也是图属于AI构建对世界的心理模型的能力，婴儿甚至在他们的第一年就能够完成这样的事，儿尽管一个曾经看到过100万两小车的深度学习系统。可能会在第一次看到一辆颠，倒校车时无法辨认但是一个对于校车的构成有着心理模型的AI系统还是能够更容易地辨认出这是一辆连到的小车。