为什么现在很多科技公司都将“AI寒冬”的锅甩给了深度学习?
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发布时间：2022-04-24 04:35
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热心网友
时间：2023-10-28 14:52
无论是国内还是国外，在社交媒体上“看热闹就不嫌事大”属于一种基本操作。我们会看到国内一些媒体以这篇文章为依据，开始提出人工智能要完了；人工智慧脱下皇帝新衣等等观点。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这些言论和乐观估计是否带来了资本和商业市场上的泡沫呢？可以说是绝对有的，而且恐怕美国比中国更甚。这些因素，加上深度学习技术一些无法被攻破的先天不足：比如严重的黑箱性、数据依赖性，以及对动态模拟的不足等等，共同组成了一个不稳定空间。
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时间：2023-10-28 14:52
无论是国内还是国外，在社交媒体上“看热闹就不嫌事大”属于一种基本操作。我们会看到国内一些媒体以这篇文章为依据，开始提出人工智能要完了；人工智慧脱下皇帝新衣等等观点。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这些言论和乐观估计是否带来了资本和商业市场上的泡沫呢？可以说是绝对有的，而且恐怕美国比中国更甚。这些因素，加上深度学习技术一些无法被攻破的先天不足：比如严重的黑箱性、数据依赖性，以及对动态模拟的不足等等，共同组成了一个不稳定空间。
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时间：2023-10-28 14:52
无论是国内还是国外，在社交媒体上“看热闹就不嫌事大”属于一种基本操作。我们会看到国内一些媒体以这篇文章为依据，开始提出人工智能要完了；人工智慧脱下皇帝新衣等等观点。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这些言论和乐观估计是否带来了资本和商业市场上的泡沫呢？可以说是绝对有的，而且恐怕美国比中国更甚。这些因素，加上深度学习技术一些无法被攻破的先天不足：比如严重的黑箱性、数据依赖性，以及对动态模拟的不足等等，共同组成了一个不稳定空间。
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习目前可不像内燃机一样经过了千锤百炼。但脱离具体的解决方案与算法、零部件、车载系统、厂商之间的技术差异等等因素，去质疑宏观技术，似乎也是不妥。更何况深度学习也难以被视为无人驾驶场景中的最核心技术。
热心网友
时间：2023-10-28 14:53
深度学习的过分吹捧，并且其中很大部分来自于科学家，是深度学习的特殊性让其架构可以无限增长，后来慢慢就发现，不能只学，还得要有自己的特有的东西
热心网友
时间：2023-10-28 14:54
这是一种不敢面对失败的表现，是不可取的
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习目前可不像内燃机一样经过了千锤百炼。但脱离具体的解决方案与算法、零部件、车载系统、厂商之间的技术差异等等因素，去质疑宏观技术，似乎也是不妥。更何况深度学习也难以被视为无人驾驶场景中的最核心技术。
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时间：2023-10-28 14:54
因为他们不愿意承担这个项目失败的后果。
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习的过分吹捧，并且其中很大部分来自于科学家，是深度学习的特殊性让其架构可以无限增长，后来慢慢就发现，不能只学，还得要有自己的特有的东西
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习目前可不像内燃机一样经过了千锤百炼。但脱离具体的解决方案与算法、零部件、车载系统、厂商之间的技术差异等等因素，去质疑宏观技术，似乎也是不妥。更何况深度学习也难以被视为无人驾驶场景中的最核心技术。
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习的过分吹捧，并且其中很大部分来自于科学家，是深度学习的特殊性让其架构可以无限增长，后来慢慢就发现，不能只学，还得要有自己的特有的东西
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时间：2023-10-28 14:54
这是一种不敢面对失败的表现，是不可取的
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时间：2023-10-28 14:54
因为他们不愿意承担这个项目失败的后果。
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这是一种不敢面对失败的表现，是不可取的
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时间：2023-10-28 14:54
因为他们不愿意承担这个项目失败的后果。
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时间：2023-10-28 14:52
无论是国内还是国外，在社交媒体上“看热闹就不嫌事大”属于一种基本操作。我们会看到国内一些媒体以这篇文章为依据，开始提出人工智能要完了；人工智慧脱下皇帝新衣等等观点。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这个推论乍听起来有理有据的，但仔细一想绝对可谓强行甩锅。这就像一辆车因为发动机熄火导致发生了车祸，那么原因可能有很多，比如车主没有好好保养；汽车制造商有质量问题；汽车零部件生产商有问题；甚至是意外因素。但实在很难想象把原因甩给内燃机技术，以及相关学术界。
这些言论和乐观估计是否带来了资本和商业市场上的泡沫呢？可以说是绝对有的，而且恐怕美国比中国更甚。这些因素，加上深度学习技术一些无法被攻破的先天不足：比如严重的黑箱性、数据依赖性，以及对动态模拟的不足等等，共同组成了一个不稳定空间。
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习目前可不像内燃机一样经过了千锤百炼。但脱离具体的解决方案与算法、零部件、车载系统、厂商之间的技术差异等等因素，去质疑宏观技术，似乎也是不妥。更何况深度学习也难以被视为无人驾驶场景中的最核心技术。
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时间：2023-10-28 14:53
深度学习的过分吹捧，并且其中很大部分来自于科学家，是深度学习的特殊性让其架构可以无限增长，后来慢慢就发现，不能只学，还得要有自己的特有的东西
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时间：2023-10-28 14:54
这是一种不敢面对失败的表现，是不可取的
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时间：2023-10-28 14:55
因为他们不愿意承担这个项目失败的后果。
