過度深度學習損失巨大

過度推廣使用人工智能算法深度學習，已經和正在給中國產生很難挽回的經濟和政治上的巨大損失。這絕不是在危言聳聽！

因為中國至今沒有自己的通用人工智能算法。目前，在中國全國上下使用的是本身帶有嚴重缺陷、連發(fā)明人Hinton教授都因無法克服的NP和黑箱問題，于2017年就宣布放棄，要推倒重來的深度學習人工智能算法。

本來，從學術上看，深度學習在人工智能發(fā)展史上，因比以往的人工智能算法先進，占有代表一代算法的位置和有一定技術貢獻。在應用場景不復雜的如：圖像識別、人臉識別、語音識別等，深度學習還是有一定的應用效果，但遠達不到現(xiàn)在宣傳的神奇效果和應用廣泛。反而因深度學習存在不可解釋問題，如專家所說，用深度學習有時機器會將所學的山體識別成狗。更危險的是因深度學習有黑箱存在，不知會在何時出現(xiàn)錯誤，后果難料。因此，深度學習算法應用領域有限。

對于存在如此嚴重的深度學習，以美國谷歌公司為首的國際壟斷公司卻看到深度學習需要無窮的算力，有很大的出售他們大容量服務器的商機，就開始抄作深度學習。其中最杰出的商業(yè)抄作是大吹大擂機器人Alphgo戰(zhàn)勝人類最佳圍棋手。其實，在該機器人中只用了很少的深度學習，還是存有大量的圍棋規(guī)則庫在起作用。但是，為商業(yè)利益，壟斷公司有意掩蓋真象，向公眾大肆做神化神度學習的宣傳，一時神度學習名聲大噪。

同時，這些壟斷公司又投入巨資開發(fā)出一些應用場景的深度學習開源軟件，便于很快照貓畫虎地應用。還用各種方式和渠道大量培訓出深度學習的應用技術人員。結果，在很短時間，深學習的技術人員占據(jù)了中國各部門、各單位的人工智能崗位，拿著高薪在推廣使用深度學習。

于是，出現(xiàn)一個怪現(xiàn)現(xiàn)象，沒有自己人工智能通用算法的中國，上邊在號召大力發(fā)展據(jù)有國際戰(zhàn)略競爭意義的人工智能，下邊在積極響應號召大力投入巨資推動外國的深度學習。所以，為什么美國在卡中國高技術脖子清單中，從不見人工智能。因為，中國就沒有人工智能的脖子，還需要卡嗎？

中國在用的是美國谷歌公司為首的國外推的深度學習，但從不見政府主管部門、研究單位提出像集中力量大力研發(fā)操作系統(tǒng)、高端集成電路一樣，大力研發(fā)通用人工智能算法。不知是不知道沒有，還是知道了技術有限無奈，最好是已列入規(guī)劃，正在秘密的組織力量研發(fā)。

近年來，國家一而再的將人工智能提高到國家發(fā)展戰(zhàn)略、列入重點發(fā)展領域，各部門、各地方、各單位自然將發(fā)展人工智能視為完成政治任務。因此，在凡與發(fā)展和促進人工智能應用有關的項目，如研發(fā)產品，建設研究單位、開發(fā)區(qū)、產業(yè)園等都爭先恐后地批準和大投入資金。由于，沒有權威機構及時說明我國人工智能的真實現(xiàn)狀，在只有懂深度學習的專家們一言堂情況下，社會上已行成一錯誤認識，一提人工智能就認為是深度學習。所以，就出現(xiàn)了不知道深度學習存在嚴重缺陷，也不去想因大量用落后的深度學習算法，會給壟斷公司送去多少錢。更沒想因圍繞落后的深度學習所實施的大批項目，達不到目標爛尾時，會造成的巨大損失的不計后果的人工智能大發(fā)展。

實際上，中國有單位和人士在研發(fā)通用人工智能算法。兩年前，就有中國嵌入式系統(tǒng)產業(yè)聯(lián)盟理事、天津阿波羅科技有限公司首席科學家顧澤蒼博士針對深度學習的缺陷發(fā)明的自律學習SDL通用人工智能算法公布后，得不到認可和支持。無奈，顧博士將他發(fā)明的SDL算法應用到可反映出人工智能最復雜、最高水平的自動駕駛上，達到超過所有用深度學習團隊的世界領先水平?，F(xiàn)顧博士在融資要做SDL模組，并在取得成功的基礎上，再融資要做世界第一個人工智能算法的集成電路。

在此呼吁有關部門和社會，及時關心和支持顧博士要研制中國自己的SDL通用人工智能算法的模組和集成電路計劃。SDL算法模組和集成電路的研制成功和實現(xiàn)產業(yè)化時，會有利于挽回一些過度推廣使用深度學習的損失，會有力促進我國在發(fā)展人工智能的國際競爭中贏得話語權。