郭淳学：促进我国人工智能发展步健蹄疾、行稳致远

2017年，在国家发布新一代人工智能发展规划5年后，科技部等六部门发布了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用推动经济高质量发展的指导意见》的通知，可见国家对人工智能发展的高度重视，也说明我国人工智能应用仍需加快。

人工智能是将人类的智能赋予机器的计算机应用技术所以人工智能应用场景会在计算机应用场景之内目前，伴随着信息技术的深入发展，计算机已经广泛应用于各行各业，人工智能也应该在广泛的场景中发挥作用

但是人工智能的应用不仅仅是基于计算机的应用场景，还需要人工智能算法即人工智能算法的优劣也决定了人工智能应用场景的多少

目前国际垄断公司提供的深度学习算法是国内人工智能的主流中国人工智能的专家和技术人员，以及培养的人才，基本都在学习和应用深度学习算法

深度学习算法是大数据，大模型，大硬件的算法在应用上需要大计算能力的支持，存在黑盒等安全隐患所以不能用于占计算机应用95%以上的工业控制和嵌入式系统

而且，许多专家和技术人员发现，深度学习算法存在鲁棒性差，无法解释，NP问题等严重缺陷，而且应用不稳定，调试困难，复用困难，需要大量人力标注，需要大量计算支持所以在剩下不到5%的计算机应用中，适合深度学习算法的场景是有限的而且深度学习算法的应用结果往往是大投入低产出，难以推广使用盈利

笔者认为，深度学习算法本身的这些严重先天不足无法克服，限制了深度学习算法的应用场景因此，落实《通知》精神，必须实事求是，认清阻碍情景创新的症结所在因此，深度学习算法的发明者Hinton教授面临着深度学习算法的缺陷2017年以来，他多次提出要拆掉深度学习算法，认真组织新算法的开发

国际人工智能界公认，未来的人工智能算法应该是小数据，概率，迭代算法2018年，中国嵌入式系统产业联盟理事，阿波罗公司首席科学家，天津阿波罗信息技术有限公司谷泽仓博士针对深度学习算法的缺陷，发明了自律学习SDL人工智能通用算法，这是一种具有中国自主知识产权的创新算法，完全符合业界公认的特性经过四年的实践，SDL算法的应用结果表明，SDL算法是一种高效，简单，安全的小数据，小模型，没有深度学习算法的诸多缺陷，几乎可以应用于所有的计算机应用场景

希望国家有关部门和关心人工智能发展的社会各界人士，在重视创新人工智能场景的同时，关注和支持谷泽仓博士致力于人工智能非深度学习算法的创新发展和推广应用使我国的人工智能尽快摆脱深度学习算法的束缚和影响，推动我国人工智能的发展

审计:巫娜

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