【摘 要】
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1 问题背景rn随着近年深度学习神经网络在模式识别等应用领域取得巨大成功,人工智能(AI)相关技术已成长为跨行业的经济新增长点和国家战略.在社会各界普遍满足于AI技术带来的
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1 问题背景rn随着近年深度学习神经网络在模式识别等应用领域取得巨大成功,人工智能(AI)相关技术已成长为跨行业的经济新增长点和国家战略.在社会各界普遍满足于AI技术带来的超过人脑识别精度的图像语音等模式分辨性能,并巨额投入形成相关产业时,却忽略了一个重要的事实,目前以深度学习为代表的AI技术从数学本质上看只是一个参数可调的线性或非线性曲线拟合器.这样的技术作为工具,可以很好地解决分类、概率相关关系推论等可以采用数学公式描述与表达的问题,而不需深入了解其概率统计原理.然而,此技术根本无法用来模仿高等哺乳动物的生物智能行为,换而言之,它无法解决因果关系计算等更高智力活动范畴的问题.
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