【財新網(wǎng)】（實習(xí)記者 單鐳婧 記者 葉展旗）“走到現(xiàn)在基本上（深度學(xué)習(xí)的）好處我們享受得差不多了。它的不足不是說做得不好，而是這個方法天然就有某種缺陷。”10月31日，在2019北京智源大會上，清華大學(xué)計算機系教授孫茂松接受財新等采訪時表示，推理判斷是這代人工智能最大的短板。

　　近年來，基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，給人臉識別、語音識別和機器翻譯等領(lǐng)域帶來了性能的飛速提升，但大數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)是典型的黑盒。自然語言理解是孫茂松主要研究領(lǐng)域之一，他表示目前仍停留在“無理解的智能”上，“看起來機器翻譯得不錯，好像理解了，其實沒有任何理解。機器在處理復(fù)雜語義的時候還是顯得特別脆弱?！?/P>