如何理解中科院院士清華大學人工智慧研究院院長張鈸表示 AI奇蹟短期難再現，深度學習技術潛力近天花板

1樓：鄒曉輝塞爾科技

2樓：牧星人

意思是一套模型能幹所有的活麼？

我尋思著也沒見那個人

既有柯潔的圍棋技術

還有博爾特的短跑速度

還有舒麥加的車技

還有C羅梅西的球技

還有克倫克摳門啊

啥也別說了，槍迷們，先彈琴吧～

3樓：

沒有來自神經科學、腦科學的先驗知識，目前的所謂人工智慧，不過是在做統計分析罷了。統計當然有很多應用，但是沒有不斷的理論突破，發展自然會陷入停滯。

資訊時代的基礎是量子力學的發現和發展。沒有新的物理，就不會有新的革命。

誰能告訴我智慧型時代的基礎是啥？我們對人類大腦、意識、記憶、推理、知識的理解有重大的革命性的突破麼？

4樓：running

從lenet，Alexnet，到resnet，真不知道國內這麼多大學教授除了教書育人之外，人工智慧領域有影響力的科研成果真的是太少了。乙個何凱明，國內的教授有幾個可以達到他的學術水平。倒是大話空話說的很溜。

5樓：XBLi

DL甚至整個機器學習除了CV和NLP，在其他領域（如控制、通訊）的表現確實不行，大部分學者是蹭熱點，同意張拔院士的觀點，也相信未來這些領域肯定會有突破

6樓：

嗯。。。。。。。圍棋規則簡單。。。。。。難道DOTA2規則簡單？？？？？？

還腦科學。。。。。。難道計算機算力遠強於人腦是腦科學研究成功了？？？？？

一股子酸味。。。。。。

7樓：ocean zhang

深度學習有瓶頸是共識，但是對AI的發展起到了巨大推動作用，AI不再是純科研的課題了，已經實實在在的影響我們平常的生活和工作了，這已經很偉大。AI的商業化仍在在繼續，這波浪潮帶動的巨大的學界產業界的變化也在繼續，而且是前所未有的，可解釋性已經是研究熱點，知識推理也是方興未艾，保持樂觀，期待奇蹟。

8樓：嘉蘊

從大方向上看沒什麼毛病。這句話已經被很多人不知道說了多少遍了，光是我知道的：周志華教授就說過：

機器學習技術在近些年的理論突破其實不大，深度學習技術的炫目結果主要源於GPU的發展和Hinton組搞定了多層神經網路的優化方法。前兩天讀Pearl Jueda教授的The Book of Why，他也提到了所謂的「因果推斷的階梯」，直接就說深度學習還在很低的層次。

但是，我認為不能直接認為張院士的觀點是「深度學習勸退」。正如這兩年摩爾定律基本完蛋了，但是微電子行業還是發展的如火如荼。技術潛力逼近天花板不代表乙個東西就快死了。

我自己是做交叉學科研究的，據我所知NLP，CV以外的很多行業，連支援向量機都沒用上，也就是使用的資料的分析技術落後學術界大約20年。未來更先進的技術應用於實際有大量的問題需要解決，光是吃這波代差紅利，也夠我們這輩人吃很久了。

9樓：

張院士的第三代AI是啥東西，誰知道麼？目前這一波DL好像還沒能充分理解吧，這時候就下天花板的結論是不是草率了點？我小人之心的猜一下，是不是在這一代玩不過年輕人了，老先生要另起爐灶？

反正誰也不懂。