预测和深度学习的科学革命
总而言之 ， 以下是我认为未来可能发生的一些推测性预测（表 1） 。 右上象限中的字段被省略 ， 因为它们太成熟而看不到重大进展 。

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表 1：机器学习几大领域未来进展预测 。
然而 ， 比个别领域如何发展更重要的观察是经验主义的总体趋势 ， 以及越来越愿意承认全面的理论理解 。
从历史经验上看 ， 一般是理论（假设）先出现 ， 然后再制定想法 。 但深度学习引领了一个新的科学过程 ， 颠覆了这一点 。 也就是说 ， 在人们关注理论之前 ， 方法就有望展示最先进的性能 。 实证结果为王 ， 理论是可选的 。
这导致了机器学习研究中系统的广泛博弈 ， 通过简单地修改现有方法并依靠随机性来超越基线 ， 而不是有意义地推进该领域的理论 ， 从而获得了最新的最新成果 。 但也许这就是我们为新一波机器学习繁荣付出的代价 。

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图 3：2022 年深度学习发展的 3 个潜在轨迹 。
深度学习是否不可逆转地以结果为导向的过程并将理论理解降级为可选的 2022 年可能是转折点 。 我们应该思考如下几个问题：
理论突破是否会让我们的理解赶上实用性 ， 并将深度学习转变为像传统机器学习一样更有条理的学科？
现有的深度学习文献是否足以让效用无限地增加 ， 仅仅通过扩展越来越大的模型？
或者 ， 一个经验性的突破会带领我们进一步深入兔子洞 ， 进入一种增强效用的新范式 ， 尽管我们对这种范式了解得更少？
这些路线中的任何一条都通向通用人工智能吗？只有时间能给出答案 。
原文链接：https://www.aidancooper.co.uk/utility-vs-understanding/?continueFlag=b96fa8ed72dfc82b777e51b7e954c7dc
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