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盡管深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域做出重大貢獻，但這項技術(shù)本身仍存在一項缺陷：需要大量數(shù)據(jù)的加持。深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)者乃至批評者已經(jīng)就此達成共識——事實上，正是由于可用數(shù)據(jù)量有限加上處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的計算能力不足，才導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)直到最近幾年才成為AI層面的前沿技術(shù)。
因此，減少深度學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)的依賴性，已經(jīng)成為AI研究人員最重要的探索方向之一。
在AAAI大會的主題演講中，計算機科學(xué)家Yann LeCun討論了當前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的局限性，同時提出“自我監(jiān)督學(xué)習(xí)”的發(fā)展藍圖——這是他為解決深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)問題而構(gòu)建的路線圖。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的教父級人物之一，LeCun正是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的發(fā)明者，而該網(wǎng)絡(luò)也成為過去十年內(nèi)推動人工智能革命的一大核心因素。
自我監(jiān)督學(xué)習(xí)，可謂當前提升人工智能服務(wù)器系統(tǒng)數(shù)據(jù)利用效率的多種嘗試之一。目前我們還很難斷言哪種具體嘗試能夠成功掀起下一輪AI革命（也許我們最終會采取完全不同的政策），但LeCun的規(guī)劃與思路仍然值得我們認真了解。
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