在这些任务中 ， 要成功应用深度学习 ， 可能在很大程度上依赖于训练数据的生成方式和数学结构的编码方式 。 这说明该框架可能适用于一小类数学问题 。
“寻找生成和编码数据的最佳方式涉及理论、经验、艺术和实验的混合 。 这一切的重担都落在了人类专家身上 ， ”他写道 。 “深度学习可以是一种强大的工具 ， 但也不是万能的 。 ”
【DeepMind的AI 能指导人类的直觉吗？】Davis提醒道 ， 在当前关于深度学习的炒作氛围中 ， “存在着一种异常的动机 ， 让人们关注深度学习在这项研究中的作用 ， 而不只是DeepMind的机器学习专家 ， 甚至是数学家 。 ”

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