title: 深度学习（机器学习）的下一步如何发展？
desc: 目前机器学习很火，但我对机器学习方向的前景有些困惑。<br><br>机器学习计算机视觉下一步的创新点在哪里？随着硬件的迭代，神经网络的隐藏层可以越做越多，CNNDNN参数可以调得越来越准确，人脸识别图像跟踪等算法准确率提高...但就像周志华教授调侃的，目前机器学习好像就是调调参数而已。那么机器学习的下一步该走向哪里呢？比方说目前很多公司在做计算机视觉，那么这一领域还有什么可以继续挖掘的呢？此外，机器学习依赖数据，而目前大公司牢牢掌握着数据，对于未来想从事这一领域的人而言，是否还有机会？
topic: 人工智能
content: 非专业，曾撸过一段时间神经网络各种boost分类器，现做 game AI 奔着Andrew Ng这句“深度学习是对人脑运作模式的浅显理解和粗暴modeling”（原话我不记得了）我曾认真下载了一堆cognitive和neuron science相关的网络视频课程看过几周，然后放弃了，因为这两门学科和AI都还在非常起步阶段，离交汇到一起还差十万八千里。期间让我震撼的是，高等动物发展出的一套极其精巧而又自洽的系统，能够通过有限的sensor和input不停地学习
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