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目前，中國(guó)已成為人工智能的主要應(yīng)用國(guó)家，但國(guó)外深度學(xué)習(xí)算法是人工智能算法的主流。沒(méi)有中國(guó)獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能通用算法被廣泛使用。為了填補(bǔ)人工智能通用算法的空白，許多專(zhuān)家和技術(shù)人員克服了國(guó)內(nèi)外非常不令人滿(mǎn)意的創(chuàng)新環(huán)境中的各種困難，多年來(lái)一直在努力開(kāi)發(fā)原始的人工智能通用算法。其中，中國(guó)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主任、天津阿波羅信息技術(shù)有限公司、阿波羅有限公司首席科學(xué)家顧澤蒼博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL算法脫穎而出。經(jīng)過(guò)四年的實(shí)踐，它在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療和社會(huì)準(zhǔn)備、工業(yè)控制和計(jì)算機(jī)應(yīng)用最廣泛的嵌入式系統(tǒng)方面取得了顯著的成就，證明了深度學(xué)習(xí)算法的技術(shù)特點(diǎn)，具有先天性和不可克服的缺陷。

芯片采購(gòu)網(wǎng)專(zhuān)注于整合國(guó)內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫(kù)存實(shí)時(shí)查詢(xún)，行業(yè)價(jià)格合理，采購(gòu)方便IC芯片，國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)芯片采購(gòu)平臺(tái)。

雖然我國(guó)仍在獨(dú)寵深度學(xué)習(xí)算法，但專(zhuān)家們對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在應(yīng)用中存在的嚴(yán)重缺陷感到無(wú)助和失望。深度學(xué)習(xí)算法家和技術(shù)人員逐漸改變了對(duì)深度學(xué)習(xí)的盲目崇拜，開(kāi)始尋找和關(guān)注新的人工智能算法。這是顧博士發(fā)明的自律學(xué)習(xí)SDL國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)的算法等人工智能通用算法帶來(lái)了擺脫長(zhǎng)期深度學(xué)習(xí)算法束縛的快速發(fā)展機(jī)遇。

近日，顧博士自信地在微信群中發(fā)表了以下演講：

自四年前以來(lái)，我們一直在批評(píng)深度學(xué)習(xí)。當(dāng)時(shí)，我們并不認(rèn)為深度學(xué)習(xí)沒(méi)有好處�？陀^的判斷應(yīng)該大于過(guò)度！我們看到了當(dāng)時(shí)的社會(huì)氛圍。無(wú)論多么著名的專(zhuān)家學(xué)者盲目追求深度學(xué)習(xí)，都不知道深度學(xué)習(xí)的黑盒問(wèn)題是什么？我們都相信深度學(xué)習(xí)是無(wú)法解釋的，甚至神化了非線性隱藏層的作用。今天，在我們打開(kāi)黑箱后，我們完全了解了深度學(xué)習(xí)的機(jī)制，并了解了每個(gè)人MPS代理非線性隱藏層占據(jù)了最大的計(jì)算能力，融合了自律學(xué)習(xí)SDL模型、深度學(xué)習(xí)從此擺脫了黑色思維、占用計(jì)算能力和無(wú)法解釋的問(wèn)題，必將成為任何問(wèn)題IT產(chǎn)品上導(dǎo)入AI模型的應(yīng)用技術(shù)必將成為當(dāng)今最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型！

附：自律學(xué)習(xí)SDL的特征

自律學(xué)習(xí)（Self-Discipline Learning SDL）模型實(shí)際上是人工智能領(lǐng)域所期待的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(自律學(xué)習(xí))SDL早期被稱(chēng)為超深度學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí))。這種模型之所以強(qiáng)大，是因?yàn)樗�有四個(gè)特殊的技術(shù)特點(diǎn)。

第一個(gè)技術(shù)特點(diǎn)是使機(jī)器模仿人來(lái)處理自動(dòng)駕駛識(shí)別、機(jī)器推理和自動(dòng)駕駛控制問(wèn)題的算法。

構(gòu)成自律學(xué)習(xí)SDL模型的核心算法之一是概率尺度自組織概率尺度自組織的迭代過(guò)程是在高斯分布的任何初始空間中逐漸向最大概率空間遷移，最終在最大概率空間中收斂的過(guò)程。我們的自動(dòng)駕駛?cè)�維圖像識(shí)別使用如此簡(jiǎn)單的算法，自動(dòng)駕駛遇到任何障礙，在三維空間是一個(gè)高密度的對(duì)象，即最大的概率分布空間，使用概率尺度自組織遷移特性，無(wú)論障礙在哪里，都可以直接被算法抓住，圖像識(shí)別不需要提前訓(xùn)練圖像，不需要特征，深度學(xué)習(xí)完全避免了障礙物與背景的分離，導(dǎo)致白色車(chē)廂被視為云，導(dǎo)致惡性事故。

利用我們發(fā)明的概率尺度自組織和概率空間距離公式，以概率空間為中心的新機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)明的先進(jìn)性得到了美國(guó)發(fā)明專(zhuān)利的肯定，這也構(gòu)成了SDL模型的第二個(gè)技術(shù)特征。

利用SDL模型可以是自律聚類(lèi)最好、最高效的特點(diǎn)，加上把手SDL模型與卷積核與反向傳播技術(shù)的融合，消除人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使小數(shù)據(jù)小模型SDL模型的能力超過(guò)了一般的深度學(xué)習(xí)，即自律學(xué)習(xí)SDL模型的第三個(gè)技術(shù)特征。

自律學(xué)習(xí)SDL該模型的第四個(gè)技術(shù)特點(diǎn)是：利用自律學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單聚類(lèi)結(jié)構(gòu)和可分析的特點(diǎn)，可以很容易地整合其他技術(shù)。為了解決不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)在低維空間混合不可分割的問(wèn)題，引用核函數(shù)（Kernel Function）理論上，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使不可分離的數(shù)據(jù)利用高維空間的超平面分離技術(shù)特征SDL模型在分類(lèi)技術(shù)上又有了飛躍。

規(guī)納SDL模型特點(diǎn)

一、高斯分布下的自律聚類(lèi)

1.機(jī)器學(xué)習(xí)效果可以達(dá)到小數(shù)據(jù)的最大概率。

2.無(wú)權(quán)重組合，無(wú)黑箱問(wèn)題。

3.人工智能適用于嵌入式系統(tǒng)。

二、整合卷積核和反向傳播

1.消除噪聲，提高機(jī)器學(xué)習(xí)的泛化能力。

2.進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)最佳分類(lèi)。

3.進(jìn)一步提高應(yīng)用效果。

三、能把人的智慧賦予機(jī)器

1.傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛可以解決AI不夠智能的問(wèn)題。

2.自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)可以深入了解機(jī)器。

3.智慧授予機(jī)器，不是靠算力，而是靠用人解決問(wèn)題，讓機(jī)器超越人。

四、導(dǎo)入高維平面分類(lèi)模型

1.將數(shù)據(jù)映射到高維空間，在超平面下獲得數(shù)據(jù)的最大分類(lèi)間隔。

2.用算法代替算力，獲得更高的應(yīng)用效果。