大家普遍关心的一个问题是，人工智能技术在哪些方向可能会有大的突破。
深度学习
深度学习会继续发展。这里的发展不仅包括层次的增加，还包括深度学习的可解释性以及对深度学习所获得的结论的自我因果表达。例如，如何把非结构化数据作为原始数据，训练出一个统计模型，再把这个模型变成某种知识的表达—这是一种表示学习。这种技术对于非结构化数据，尤其对于自然语言里面的知识学习，是很有帮助的。另外，深度学习模型的结构设计是深度学习的一个难点。这些结构都是需要由人来设计的。如何让逻辑推理和深度学习一起工作，来增加深度学习的可解释性也是需要研究的问题。比如，建立一个贝叶斯模型需要设计者具有丰富的经验，到现在为止，基本上都是由人来设计的。如果我们能从深度学习的学习过程中衍生出一个贝叶斯模型，那么，学习、解释和推理就可以统一起来了。
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