當(dāng)前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動，通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模提升模型性能。然而，這一路徑在現(xiàn)今已面臨諸多挑戰(zhàn)。主要問題包括：為克服這些問題，當(dāng)前的研究前沿主要集中在以下幾個方向：深度學(xué)習(xí)在圖像與語音領(lǐng)域已取得顯著成就，因其處理的是原始信號，從信號中提取特征對深度學(xué)習(xí)模型較為容易。而在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，情況則大相徑庭。文字作為高級信息，與語義間存在巨大鴻溝，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)技術(shù)面臨重大挑戰(zhàn)。然而，挑戰(zhàn)同樣孕育著機遇，NLP領(lǐng)域吸引了大量傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)研究人員的關(guān)注，同時也吸引了眾多其他領(lǐng)域人才，如Bengio組成員開始涉足機器翻譯、語言模型與對話系統(tǒng)等研究。這體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域潛力巨大。以上觀點僅為個人見解，歡迎各位提出意見，共同探討。