异型自动插件机在推理与决策等方面取得突破

2016年，谷歌以深度学习为基础的阿尔法狗（AlphaGo）击败了世界围棋冠军李世石，令大多数人工智能专家感到震惊，异型自动插件机因为他们认为需要5-10年才能实现这一目标。而当谷歌于2016年底转向其新的深度学习AI系统后，它极大地提高了机器翻译的质量。

随着深度学习技术的不断发展，它还衍生出许多实际应用，主要是在推理与决策等方面取得了突破。然而，要让深度学习在学习如何超越图像、语音及自然语言处理方面做出更多成绩，比如对人类情感的理解，意识和动机的模仿，会涉及到很多更深层次的问题，是目前深度学习的黑匣子无法打开的魔方。

与所有技术的早期发展阶段一样，异型自动插件机深度学习技术的发展似乎进入了瓶颈期，它必须克服许多严峻挑战。当前，深度学习所面临的主要挑战可以概括为以下几点：

一、数据匮乏

当代人工智能主要是由大数据驱动，因而数据可获得性、数据质量以及数据标注成本等是制约人工智能发展的一大因素。

异型自动插件机深度学习的数据要求与许多维度中的其他分析方法的数据要求大不相同。随着数据集大小的增加，传统分析的性能趋于稳定。然而，随着数据集变大，正确训练的深度学习技术的性能将显著提高。

异型自动插件机深度学习方法在从复杂的非结构化数据（包括音频，语音，图像和视频）中提取模式方面特别有价值。要做到这一点，需要成千上万的数据记录才能使模型在分类任务中变得更好，并且需要数百万的数据才能在人类层面上发挥作用。

凡是采用深度学习的地方都对标注数据有很高的依赖，相比人类而言，异型自动插件机模型在学习新事物时需要更多的事例。

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