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未来的5-10年里面，人工智能最需要在基础层面进行的突破在哪里？3月25日，在2018中国（深圳）IT领袖峰会的高端对话环节，达闼科技创始人、首席执行官黄晓庆、北京旷视科技有限公司联合创始人唐文斌、海尔家电产业集团首席技术官赵峰对这一问题做出了解答。
“人工智能现在聚焦深度学习领域，这其中最需要突破的是‘学习'.所谓’学习‘,也就是用很多的数据来训练一个神经网络。目前来看，似乎我们在很多问题上达到了了很高水平，但是很明显的人类不是这样学习的。那么，为什么机器现在是这么学习的？这个是我目前看到最需要突破的问题。谷歌做了不少工作，其中一项最重要的是自主增强学习，也有一些前瞻的公司在研究小数据学习。”黄晓庆说，这其中最大的问题是现在的深度学习技术不支持非常重要的概念，就是常识。人类是有常识的，但是机器没有。
海尔家电产业集团首席技术官赵峰认为要分为算法和平台两方面。”近代深度学习最大的突破就是谷歌用通用的CPU集群进行大规模的神经网络计算，但现在还是有局限性，特别是在基础能力分布式计算能力上。如果有大的突破的话，工作边界也会大大往前推。所以我觉得一个是算法，另外一个是基础的系统软件和系统的设计。我认为，像谷歌的TensorFlow这些系统远远不亚于算法的进展，只有这些系统才能把各种各样原本分散的研究整合在一个平台上，使得这个平台的大脑越训练越强。这两个是相辅相成的。“
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2018-07-18
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