深度学习的下一站在哪里( 七 ) 近日

在某些方面，我们发现深度学习如同挖掘机一样，能够采集相当多的数据，然而，却不像小孩子那样，不需要千万次的学习即会认出自己的母亲。

厄曼说，这是因为实际上孩子认妈妈是将多种信息混合在一起判定，其中包括形象、气味、身体接触、出生记忆以及许多复杂因素。尽管深度学习是受到生物启发，基于我们所说的神经元，但是，当你与神经科学家交谈时，会觉得深度学习仅是一种对人脑的过于简单的再现，人脑可比这复杂得多。所以深度学习只是AI使用的众多技术中的一种，希望其他技术可以对其加以补充。

“正如现在的自动驾驶，只能说是试水阶段，其技术本身肯定不是主要依赖深度学习，而是多模态感知，运算也不是简单依赖于视觉，而是与人类认识这个世界一样，通过眼、耳、鼻、舌、身、意多个感知来综合认知，而人脑本身在大多数情况下不依赖于大量数据，而是借助‘触类旁通’等能力。因此，人脑科学、计算机科学、生理学和认知科学等跨界交融应用才是未来AI的发展方向。 ”谭茗洲指出。