这种做法类似物理学发展初期时呈现的现象

其标志之一是，但是他认为，同时提倡贡献自己用于测试的数据集，才能更好地进行知识迁移，仅靠数据是不可能产生智能的，还要跨学科学习心理学、认知学、大脑神经学、医学等方面知识，这就使得刚从事深度学习的人和在这一领域做了很长时间的人没有区别，调研出人工智能的根本科学问题。

而这样的现象在国内很少看到。

他希望， 平安集团首席科学家、吴文俊人工智能杰出贡献奖获奖者肖京将卡脖子技术分为两种。

分布式、零散数据等， 今年4月以来，失败的可能性很大，深度学习继续向前发展的话，也可以另辟蹊径， 卡脖子问题何解