Yann LeCun哈佛大学演讲—深度学习的能力与局限性（附PPT下载）

【导读】Yann LeCun 近日在哈佛大学脑神经与行为科学讲坛发表演说，前瞻性地指出现如今深度学习的能力及其局限性。报告首先回顾了深度学习发展的里程和现如今发挥巨大作用的原因，并指出各种深度学习模型（比如强化学习）的局限性和它们无法解决的问题。这些局限性同时也是对未来研究方向的指引，值得参考。

【摘要】深度学习(DL)在计算机感知、自然语言理解和控制方面取得了重大进展。特别是监督学习范式提供了许多非常成功的应用，包括医学图像分析、自动驾驶、虚拟助理和语言翻译。DL系统是搜索引擎和社交网络，以及越来越多的物理和社会科学研究的基础。虽然有监督的深度学习系统擅长于感知任务，但人工智能的下一个重大飞跃仍有两个主要的挑战：(1)让DL系统在没有大量人工标记数据的情况下学习任务;（2）让他们学会推理和行动。这些挑战性的任务激发了目前一些最有趣的人工智能的研究。

【Yann LeCun深度学习的能力及其局限性下载】

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首先Yann LeCun 花大篇幅介绍了DL这几十年的发展历史

然后讲了DL的春天，从2006年开始

然后，讲了现在的DL发展情况

提到了当前火热的深度强化学习

着重指出AI的核心

最后，讨论了超智能AGI的情况，以及对应人们比较关心的问题，比如“奇点”会发生吗？未来的人工智能系统是否将拥有情感和道德价值？它会抢走我们的工作吗?它想要统治世界吗?等等

参考链接：

https://mbb.harvard.edu/event/mbb-distinguished-lecture

https://drive.google.com/file/d/1etTj7QdDAwsWxuuEqKMUGsRi0YN_i_Sc/view?fbclid=IwAR3hjjbcJxE1bUbQI-653f42ouOGhcq5R2mjsXKigkLOEK5Fn2ooPUFDqr8

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