異型自動插件機在推理與決策等方面取得突破
2016年，谷歌以深度學習為基礎的阿爾法狗（AlphaGo）擊敗了世界圍棋冠軍李世石，令大多數人工智能專家感到震驚，異型自動插件機因為他們認為需要5-10年才能實現這一目標。而當谷歌于2016年底轉向其新的深度學習AI系統后，它極大地提高了機器翻譯的質量。
隨著深度學習技術的不斷發展，它還衍生出許多實際應用，主要是在推理與決策等方面取得了突破。然而，要讓深度學習在學習如何超越圖像、語音及自然語言處理方面做出更多成績，比如對人類情感的理解，意識和動機的模仿，會涉及到很多更深層次的問題，是目前深度學習的黑匣子無法打開的魔方。
與所有技術的早期發展階段一樣，異型自動插件機深度學習技術的發展似乎進入了瓶頸期，它必須克服許多嚴峻挑戰。當前，深度學習所面臨的主要挑戰可以概括為以下幾點：
一、數據匱乏
當代人工智能主要是由大數據驅動，因而數據可獲得性、數據質量以及數據標注成本等是制約人工智能發展的一大因素。
異型自動插件機深度學習的數據要求與許多維度中的其他分析方法的數據要求大不相同。隨著數據集大小的增加，傳統分析的性能趨于穩定。然而，隨著數據集變大，正確訓練的深度學習技術的性能將顯著提高。
異型自動插件機深度學習方法在從復雜的非結構化數據（包括音頻，語音，圖像和視頻）中提取模式方面特別有價值。要做到這一點，需要成千上萬的數據記錄才能使模型在分類任務中變得更好，并且需要數百萬的數據才能在人類層面上發揮作用。
凡是采用深度學習的地方都對標注數據有很高的依賴，相比人類而言，異型自動插件機模型在學習新事物時需要更多的事例。
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