深度学习是一种普通技术, 不是未来(z)
现在每一个人都正在学习，或者正打算学习深度学习，它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人都在学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以“深度”开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正的落地应用实际上却很少。绝大多数人忽略了一个事实：深度学习只占机器学习领域的1%，而机器学习又只占人工智能领域的1%。而实际中的绝大多数任务则是用余下99%的知识技术来处理的。一个“只会深度学习的专家”并不是“人工智能专家”。
深度学习并不是人工智能的同义词！由于谷歌、Facebook等巨头公司宣传人工智能工具时主要谈的就是深度学习，甚至只谈深度学习，因此大众误以为所有的人工智能新的篇章都（将）由深度学习书写。然而，真实情况并非如此。决策树算法，比如 XGBoost没有成为头条，却在很多Kaggle表格数据竞赛中默默地击败了深度学习。媒体暗示AlphaGo的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。很多强化学习的任务是通过神经进化的 NEAT 算法（通过增强拓扑的进化神经网络）得到解决的，而不是反向传播算法。人工智能领域存在着“深度误传”。
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不敢苟同
这篇文章并没有涉及到更深层次的理论问题，纯粹是在现有的工程方面做一些点评而已。
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