人工智能又双叒“严冬”了

就拿Filip Piekniewski本人来说，其研究范畴在经典计较机视觉中，既是在普及的算法荟萃中从图像中提守信息，作为呆板进修分类器的前端，以构建更伟大的检测器。但在实际应用场景中，检测器的搭建进程很是伟大也不具有可复制性，对比之下远不如深度进修越发高效，以是一向很难走向市场。

但经典计较机视觉的上风在于，其精确度对比深度进修办理方案更高，对计较力的要求也更低。

看到这里，Filip Piekniewski此前一些看似很是不公道、不具有学术专业性的谈吐就有了表明。岂论是夸大深度进修是硅谷的为了卖GPU营造的算力圈套，照旧夸大AI炒作带来的学者身价膨胀，本质上都是在为本身的学术概念站台，表达对今朝深度进修一家独大的不满。

包罗上文提到的Gary Marcus，也是在表达对深度进修不满的同时，夸大了深度进修必必要团结标记计较才气前进。而这也正是Gary Marcus本人的学术偏向。

说到底，这些看似宣扬AI严冬的学者，并不是真正的不看好的AI代价，只是对AI学术成长的趋势有所不满，以一种劝谏的姿态在表达意见，似乎深度进修和硅谷的勾搭已经病国殃民，学者们捶胸顿足的哭嚎着：“陛下，看看您的山河吧!”

竣事语

固然Filip Piekniewski对付深度进修的报复本质上是一种夹带黑货，但他的一些概念也并非不无原理，譬喻今朝硅谷和学术界相关过密，是否会影响到学术成长的偏向?以及今朝企业对付深度进修学术人才的追捧，是否会反而会由于学术人才的水土不平而阻碍AI应用的成长?

当现代界和已往发生的一大区别是，贸易与学术研究正在团结的越来越紧。在大量科技企业出资支持学界的环境下，学者们毕竟是在举办纯粹的学术创新，照旧被贸易支持圈到了某一个笼子里?贸易扶助的影响，是否会对学者们的学术阶梯选择发生必然的影响，最终导致技能创新在错误的偏向上越走越远?

固然“AI严冬论”和对深度进修的盲目指摘并不行取，但其背后所潜匿的题目，我们应其时时警觉、铭刻在心。

（编辑：河北网）

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