有自媒體發(fā)表了一篇對人工智能權(quán)威謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）的采訪。謝諾夫斯基是推動深度學習技術(shù)成為主流應(yīng)用的專家之一。正是由于深度學習技術(shù)，讓人工智能走出寒冬，重新成為熱門技術(shù)領(lǐng)域。

　　在他看來，深度學習的價值是，它可以讓人類通過自然語言和視覺兩種方式同人工智能溝通。此前，人工智能一直缺少同人類和現(xiàn)實世界交互的方式?，F(xiàn)在，包括語音識別、圖像識別等技術(shù)可以讓人工智能做到這一點。

　　2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋國手李世石非常轟動，一下子讓全世界見識到了人工智能的威力。但在他看來，AlphaGo使用的其實是上世紀80年代就已經(jīng)開發(fā)出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法。谷歌真正做到的是，有能力提供足夠的計算能力和計算資源給這個圍棋人工智能，讓它學習到足以戰(zhàn)勝人類選手的程度。

　　在這個邏輯下，“只要計算能力繼續(xù)擴大，就會解決越來越復(fù)雜的問題。每個問題都有一個計算閾值，低于這個閾值，解決方案就不可行，高于這個閾值，奇跡就會發(fā)生。”因此，基于深度學習的人工智能，制約它進步的門檻，其實是其計算能力不斷提升的程度。

　　對于大家普遍擔心的工作問題，謝諾夫斯基也有自己的看法。他把數(shù)據(jù)比喻成礦井。工業(yè)革命期間，需要有大量的人去開采煤礦，提供煤炭給蒸汽機。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)礦井就是新的煤礦。只不過，“這里要比真正的煤礦干凈，適宜于工作”。他說，這是一場類似的工作革命。蒸汽機革命提供了新的就業(yè)機會，人工智能革命也會同樣。

　　總之，人工智能權(quán)威謝諾夫斯基認為，深度學習的價值，就是讓人工智能找到了可以同人類和世界溝通的手段。而制約人工智能進步的門檻其實是計算能力。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認為，愈加強大的計算能力正在提升人工智能解決實際問題的能力，而數(shù)據(jù)則是實現(xiàn)這一目標的“生產(chǎn)資料”。通過更有價值的數(shù)據(jù)供給，深度學習的效果將得到持續(xù)優(yōu)化，人工智能的發(fā)展也將在高水平的基礎(chǔ)上平穩(wěn)推進。通過深度學習，人工智能與人類的交互將更加友好和順暢，基于人類的輸出方式也將被人工智能所理解與接受，這將實現(xiàn)滿足人類需求與發(fā)展人工智能的對接，而非各行其道。

　　金盛網(wǎng)聚（北京）科技有限公司成立于2012年，是一家數(shù)據(jù)處理與信息咨詢服務(wù)商，公司擁有自主核心技術(shù)與服務(wù)咨詢的團隊， 公司“WJFbaric-互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息監(jiān)測SaaS平臺”目前注冊使用客戶將近上萬個，為企業(yè)、政府、學術(shù)機構(gòu)、成功人士等提供在線信息收集、展示、閱讀、存儲的免費平臺，公司遠景致力于通過數(shù)據(jù)+計算形成可視化的人工智能決策平臺。