Marcus 在 2018 年对深度学习 (Deep Learning, DL) 的作用、局限性和本质进行了重要的回顾 。他强烈指出了 DL 方法的局限性 ， 即需要更多的数据 ， 容量有限 ， 不能处理层次结构 ， 无法进行开放式推理 ， 不能充分透明 ， 不能与先验知识集成 ， 不能区分因果关系 。他还提到 ， DL 假设了一个稳定的世界 ， 以近似方法实现 ， 工程化很困难 ， 并且存在着过度炒作的潜在风险 。Marcus 认为 DL 需要重新概念化 ， 并在非监督学习、符号操作和混合模型中寻找可能性 ， 从认知科学和心理学中获得见解 ， 并迎接更大胆的挑战 。
11. 结论
尽管深度学习（DL）比以往任何时候都更快地推进了世界的发展 ， 但仍有许多方面值得我们去研究 。我们仍然无法完全地理解深度学习 ， 我们如何让机器变得更聪明 ， 更接近或比人类更聪明 ， 或者像人类一样学习 。DL 一直在解决许多问题 ， 同时将技术应用到方方面面 。但是人类仍然面临着许多难题 ， 例如仍有人死于饥饿和粮食危机, 癌症和其他致命的疾病等 。我们希望深度学习和人工智能将更加致力于改善人类的生活质量 ， 通过开展最困难的科学研究 。最后但也是最重要的 ， 愿我们的世界变得更加美好 。
推荐阅读
![[篮球致狂人娱乐]女人做这些准备，难道真是因为薄情吗？答案在这里，分手之前](https://imgcdn.toutiaoyule.com/20200409/20200409212343941014a_t.jpeg)
- 太极扇子舞的好处适合中老年人的太极扇子舞
- 晚上适合喝红茶 但喝茶应适当
- 适合电脑族的几款养生茶
- 男生怎么选到适合自己的眼镜？看这边
- 抖音垫肩神器适合胖人吗
- 金骏眉茶的茶性温，适合女性喝！
- 任何款紫砂都适合铁观音
- 浙江省|2022 年应届生如何找到适合自己的工作？
- 一般家用电饼铛的大小是多少 电饼铛直径多少适合家用
- 花茶并非人人都适合