媒體人士和人工智能領域的域外人士，以及那些並非真正的人工智能和深度學習參與者，一直暗示說，隨著人工智能和深度學習的進步，電影Termintor 2:Judgement Day 中的場景會成為現實。有些甚至在談論人類終將被機器人控制的時代，那時機器人將決定什麼對人類有益。就目前而言，人工智能的能力被過分誇大了。現階段大多數深度學習系統都部署在一個非常受控的環境中，並給出了有限的決策邊界。也就是說現在的深度學習還是在人類控制下完成的智能決策，這種決策能力的大小，能決策什麼東西都是人類賦予的，目前的深度學習自主學習能力很有限。而且現在的深度學習系統完成的功能單一，例如圖像識別應用最廣泛的是卷積神經網絡，語音識別應用最廣泛的是循環神經網絡。所以要完成複雜的認知需要眾多模型的疊加，這就會帶來計算成本的升高。
Termintor 2:Judgement Day
當這些系統能夠學會完成智能決策，而非僅僅完成模式匹配，當數以千計的深度學習算法能夠協同工作，那時也許我們有希望看到科幻電影中那樣的機器人出現。事實上我們上不能實現通用的人工智能，即機器可以在沒有隻是的情況下做任何事情。現在的深度學習大多數是關於如何尋找關於數據的模式並預測未來的結果。作為深度學習從業者，我們應該像區別信號的噪聲一樣區別這些不實的說法。
李飛飛團隊的智能機器人
儘管現在深度學習在綜合多個場景應用方面還處在起步階段，但是我們應該看到人工智能曙光。近期斯坦福大學李飛飛團隊研發的智能機器人，實現了自主選擇工具並完成人類指令的能力。值得肯定的是無論人工智能怎樣發展，還是受到到人類控制，可以預見的是以後的智能機器人可能會受少數開發者控制。雖然用戶也能對智能機器人進行簡單的控制，但是開發者才是機器人真正的控制者，特別是隨著5G網絡低延時的影響，遠程控制會越來越流行。
李飛飛
本文部分引用《PyTorch 深度學習》，作為人工智能領域的一名研究生，深刻感受到這個領域突飛猛進的發展，同時也感受到科研工作的不易。
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