2018深度学习十大趋势

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1. 多数深度学习硬件创业公司都将失败

　　原因：这些创业公司大多不懂软件，也不了解开发软件的成本。这些公司可能会提供芯片，但却没有任何东西会在这些芯片上运行。

　　Google: TPU 张量处理器

2. 元学习将成为新的SGD

3. 生成模型推动新型建模，目前的多数研究都是生成图像和语音；其中一个领域是用深度学习建立经济模型。

 

4. 通过自我对局来自动化创建知识

5. 有直觉的机器将填补语义鸿沟

6. 可解释性无法实现——我们只能伪造

　　(1)  较为人所知的问题在于，解释有很多规则，人类不可能全部掌握。

　　(2) 第二个问题不太为人所知，那就是机器会创造很多人类完全陌生且无法解释的概念。我们已经在AlphaGo Zero和AlphaZero的策略中看到这种现象。人类认为这种举动超出常规，但它们或许只是没有能力理解这种行为背后的逻辑而已。

　　我们需要通过“伪造解释”来提高深度学习的可解释性。

7. 深度学习研究信息将会大量减少

8. 通过教学环境实现工业化

9. 对话式认知崛起

10. 我们要求对人工智能的使用符合道德标准。

 

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