摘要 监督学习有它本身的局限性，因为需要很多数据，并且这些数据需要经过人工标注，数据的背后需要很多的知识作为支撑。人工智能表面看起来是计算机科学相关的问题，但其实它关系到更多更广泛的科学研究。
图片来自“123rf.com.cn” 迄今为止，在机器学习以及深度学习领域，我们已经取得了一些成功，这些成功都依赖于监督学习。
监督学习有它本身的局限性，因为需要很多数据，并且这些数据需要经过人工标注，数据的背后需要很多的知识作为支撑。
所以问题就转化成了我们如何让机器像动物和人类一样能够从现实世界自动学习，这样一来我们就需要搞清楚动物和人类学习背后的原理。
有些人认为，人类的学习方式是增强学习。而我个人认为，人类的学习方式是非监督学习，且是以预测为驱动的。
所以我们的大脑其实是一个预测引擎，从一定程度上说，能够预测是机器通往智能道路上的一道关卡。
如果我们知道如何用深度学习或者其他的算法使得……
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