深度学习解决了许多以前被认为是计算机禁区的问题
枕着月光听歌
精选回答
但是深度学习的成就导致了对其能力的许多错误解释和期望。虽然是一项非常令人兴奋的技术,但深度学习也有明显的局限性。
Uber 前人工智能负责人、纽约大学教授 Gary Marcus在其深度论文《深度学习:批判性评估》中详细阐述了深度学习面临的局限性和挑战,总结为以下几点:
深度学习需要大量数据。与人类不同,人类可以根据有限和不完整的数据学习概念并做出可靠的决策,深度学习模型通常仅与所训练数据的质量和数量一样好。这在注释数据不可用的区域造成了限制。
深度学习模型是肤浅的:深度学习和神经网络在将知识应用到训练之外的领域的能力非常有限,并且当在他们接受过训练的狭窄领域之外使用时,它们可能会以惊人而危险的方式失败。
深度学习是不透明的:与其他机器学习模型不同,深度学习很少涉及自上而下的人工设计。它们也非常复杂,涉及成千上万的参数。这使得很难解释他们的输出和他们的决定背后的推理。神经网络因其不透明性而被描述为黑匣子。这个问题引发了一系列努力和研究,以创建可解释的人工智能。
深度学习和神经网络经常与人类智能进行比较。但是,虽然深度学习可以比人类执行一些复杂的任务,甚至更好,但它的工作方式与人类思维根本不同。它在常识和抽象决策方面尤其受到限制。
要想成功必须强大 2023-08-16 15:27:38
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