Резюме
Хотя корни глубинного обучения уходят в прошлое на десятилетия, ни сам термин «глубинное обучение», ни этот подход, не были так популярны до того момента, когда пять лет назад в эту область вдохнули новую жизнь такие работы, как уже ставшее классическим исследование от 2012 года за авторством Крижевский, Сутскевер и Хинтон о глубинной сетевой модели Imagenet (Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012).
Что в этой области было открыто за последующие годы? На фоне внушительного прогресса в таких областях, как распознавание речи, распознавание изображений и игры, а также значительного энтузиазма в популярной прессе, я хотел бы рассмотреть десять проблем глубинного обучения (ГО), и заявить, что для создания искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН) ГО необходимо дополнять другими техниками.
1. Приближается ли ГО к своему пределу?
Большинство задач, в которых ГО предложило принципиально новые решения (зрение, речь), в 2016-2017 годах вошло в зону уменьшающейся отдачи.
Франсуа …
