应用普及的同时，本轮人工智能浪潮的流量计核心——深度学习算法则开始呈现出局限性。
在本月举办的人工智能学术会议NeurIPS上，谷歌顶级研究员Blaise Agueray Arcas指出，深度学习技术无法解决所有问题，尤其是和推理以及社交智能相关的任务。
Mila人工智能研究所同样表示，深度学习模型是高度专业化的，因而显得十分狭隘。“它们学习一项任务需要比人类多得多的样本，但即便如此它们还是会犯非常愚蠢的错误。”
不过，认为，深度学习算法的不可解释与局限性，并不足以说明人工智能到了寒冬。“在人工智能第三次浪潮期间，相关应用的规模化落地以及由此带来的数据信息，已经可以解决应用成效问题。”刘庆峰强调，“在此期间，可以小成本、大范围推广能够切实提高人们工作、生活效率的产品出现，第三次浪潮就不会破灭。”
人工智能未来的突破点将表现在三个方面。首先是面对小样本、无监督、个性化问题的基础理论带来算法的持续突破，其次是脑科学研究和数学统计建模方法深度结合形成脑智同飞，最后，则是人工智能系统和人类行为协作的人机耦合方式的持续探索。
需要注意的是，5G技术的发展，电磁流量计更将成为人工智能的“助燃器”。“5G助推万物互联大潮来临，语音交互将主导人机交互模式。”，“在万物互联时代，越来越多的设备将在无屏、移动、远场状态下使用，作为人类最自然、最便捷的沟通方式，语音将会成为所有设备至关重要的入口。”
这也意味着，小到智能手表、大到移动驾驶舱——智能终端设备将在5G时代迎来爆发。同时，5G技术也会带来内容的大爆发，例如高清视频、游戏等，也会让人工智能应用的机会增多。 |
