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盡管深度學習已經在人工智能領域做出重大貢獻，但這項技術本身仍存在一項缺陷：需要大量數據的加持。深度學習領域的先驅者乃至批評者已經就此達成共識——事實上，正是由于可用數據量有限加上處理大規模數據的計算能力不足，才導致深度學習直到最近幾年才成為AI層面的前沿技術。
因此，減少深度學習對數據的依賴性，已經成為AI研究人員最重要的探索方向之一。
在AAAI大會的主題演講中，計算機科學家Yann LeCun討論了當前深度學習技術的局限性，同時提出“自我監督學習”的發展藍圖——這是他為解決深度學習數據問題而構建的路線圖。作為深度學習領域的教父級人物之一，LeCun正是卷積神經網絡（CNN）的發明者，而該網絡也成為過去十年內推動人工智能革命的一大核心因素。
自我監督學習，可謂當前提升人工智能服務器系統數據利用效率的多種嘗試之一。目前我們還很難斷言哪種具體嘗試能夠成功掀起下一輪AI革命（也許我們最終會采取完全不同的政策），但LeCun的規劃與思路仍然值得我們認真了解。
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