时下的深度学习真的是通往人工智能的途径吗
从基本理念上，DN就是构建智能系统的基本思路，问题在于在这个基本方向上，还有很多关键问题没有解决，复杂的智能需要复杂的网络结构，目前我们还不清楚如何构建。但是，使用DN这个结构是确定的，如果有人说要抛弃DN的思路来实现人工智能，我认为基本是没有可能性的。
■网友
泻药。
先定义人工智能范围是什么，如果你定义的是强人工智能，那答案显然是不是的。
实际上人工智能的发展永远都伴随着质疑、兴起、再质疑的过程。dl的base NN 早在70年代原理就出来了，但没有得到发展。
【时下的深度学习真的是通往人工智能的途径吗】 这个时代貌似NN大发展，这些能说明一定是正确的方向吗？如果将未来的人工智能化为一个完整集合A，那么现在的人工智能只能叫a\u0026#39;。换句话来说，无论从理论的完整程度还是理论的深度，都没有到达那个核心点，甚至是指导方法，都不能说能演化成最后的A。只能将现有的技术状态称为a\u0026#39;。
lz在问题里提到了视觉领域，视觉领域有先天优势，可以认为更合适做图形的处理，任何一个点的像素值都可以认为是连续的。但即使再强只是模拟了眼睛的功能，而结合先验知识做到合理推理下的自然识别还是很困难，视觉的dl忽视人脑的作用，也不能叫忽视而是没有研究透大脑机制而造成没法利用合理推理推断区分图形、找出目标。
另外对于想象、引申、对比，知识的自行抽象都非常困难，而这些往往是人工智能的方向。
■网友
刚刚写完由我们团队共同创作的《智能机器人》一书的第五篇“神经系统与机器学习”，个人感觉码字不易，对各种码农以及码字的农充满敬意和嫉妒。这个问题看起来简单，但回答的时候却感到挺为难 。看了各位楼上的阐述，觉得挺受启发的，也来谈谈个人观点。这波人工智能好像是深度学习带起来的，主要解决了计算机视觉方面的图片识别和自然语言处理方面的语音识别两个原来很困难的问题，当然还有阿尔法狗，但那个主要是强化学习，这里就不讲了。根据DNN在各种测试集上的测试表现来看，准确率已经超过了人类。从具体应用来看，目前已经在监控发现通缉犯和语音导航上进入了实用阶段。总的来说，超出了大部分人的想象 ，取得了很多的成果。
媒体方面，目前各种专业、非专业；通俗、非通俗；娱乐、非娱乐；传统、非传统的媒体都从各个方面做了很多报道，感觉特别的热闹。经济萧条，挣钱不易。论文方面，目前总体百花齐放，感觉有点眼花缭乱，目不暇接。总的印象就是对DNN各种改良和补充，但我觉得这个应该也很正常，因为毕竟能用第一性原理表达的天才都需要天时地利人和，莘莘学子、芸芸众生能够拾遗补缺、添砖加瓦还是很值得点赞的。关于题主的问题，我的观点是深度学习肯定是通向人工智能的途径之一，但既不唯一也不是很充分。深度学习的应用上面已经说了一些，个人认为由于它的结构和可扩展性，在生成能力和表现能力上应该没有什么瑕疵，但由于其特征提取过程和结果的不透明，造成了工业上应用的很多困惑。而且很多具体的场景应用也已经说明它的这个缺点有点致命，比如有时会把猫看成虎，哈哈。从杨立昆的Lenet到辛顿的BP、AlexNet，再到何凯明的ResNet，深度学习的神经网络已经走过了好几代，如果感兴趣，欢迎关注我本人主页上正在连载的《智能机器人》一书，谢谢。
■网友
看你怎么理解“人工智能”这个词，如果把“人工智能”理解成是完成一个拟合或者是建立一种映射（可是确实有这样理解的）那么我只能说，我们理解的不一样。
在我的理解下，深度学习这个不是，强化学习是当下唯一个觉得有些许希望的实现人工智能的技术路线。
■网友
不是，现在确实找到了一种非常好的解决以往难以解决的问题的途径，但是和真正人工智能还差十万八千里。
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