有自媒體發表了一篇對人工智能權威謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）的採訪。謝諾夫斯基是推動深度學習技術成為主流應用的專家之一。正是由於深度學習技術，讓人工智能走出寒冬，重新成為熱門技術領域。
在他看來，深度學習的價值是，它可以讓人類通過自然語言和視覺兩種方式同人工智能溝通。此前，人工智能一直缺少同人類和現實世界交互的方式。現在，包括語音識別、圖像識別等技術可以讓人工智能做到這一點。
2016年，AlphaGo戰勝韓國圍棋國手李世石非常轟動，一下子讓全世界見識到了人工智能的威力。但在他看來，AlphaGo使用的其實是上世紀80年代就已經開發出的神經網絡學習算法。谷歌真正做到的是，有能力提供足夠的計算能力和計算資源給這個圍棋人工智能，讓它學習到足以戰勝人類選手的程度。
在這個邏輯下，“只要計算能力繼續擴大，就會解決越來越複雜的問題。每個問題都有一個計算閾值，低於這個閾值，解決方案就不可行，高於這個閾值，奇蹟就會發生。”因此，基於深度學習的人工智能，制約它進步的門檻，其實是其計算能力不斷提升的程度。
對於大家普遍擔心的工作問題，謝諾夫斯基也有自己的看法。他把數據比喻成礦井。工業革命期間，需要有大量的人去開採煤礦，提供煤炭給蒸汽機。現在，數據礦井就是新的煤礦。只不過，“這裡要比真正的煤礦乾淨，適宜於工作”。他說，這是一場類似的工作革命。蒸汽機革命提供了新的就業機會，人工智能革命也會同樣。
總之，人工智能權威謝諾夫斯基認為，深度學習的價值，就是讓人工智能找到了可以同人類和世界溝通的手段。而制約人工智能進步的門檻其實是計算能力。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，愈加強大的計算能力正在提升人工智能解決實際問題的能力，而數據則是實現這一目標的“生產資料”。通過更有價值的數據供給，深度學習的效果將得到持續優化，人工智能的發展也將在高水平的基礎上平穩推進。通過深度學習，人工智能與人類的交互將更加友好和順暢，基於人類的輸出方式也將被人工智能所理解與接受，這將實現滿足人類需求與發展人工智能的對接，而非各行其道。
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