过度依赖人工智能深度学习并非好事

过度推广使用人工智能算法深度学习，已经和正在给中国产生很难挽回的经济和政治上的巨大损失。这绝不是在危言耸听！
 
因为中国至今没有自己的通用人工智能算法。目前，在中国全国上下使用的是本身带有严重缺陷、连发明人Hinton教授都因无法克服的NP和黑箱问题，于2017年就宣布放弃，要推倒重来的深度学习人工智能算法。

本来，从学术上看，深度学习在人工智能发展史上，因比以往的人工智能算法先进，占有代表一代算法的位置和有一定技术贡献。在应用场景不复杂的如：图像识别、人脸识别、语音识别等，深度学习还是有一定的应用效果，但远达不到现在宣传的神奇效果和应用广泛。反而因深度学习存在不可解释问题，如专家所说，用深度学习有时机器会将所学的山体识别成狗。更危险的是因深度学习有黑箱存在，不知会在何时出现错误，后果难料。因此，深度学习算法应用领域有限。
 
对于存在如此严重的深度学习，以美国谷歌公司为首的国际垄断公司却看到深度学习需要无穷的算力，有很大的出售他们大容量服务器的商机，就开始抄作深度学习。其中最杰出的商业抄作是大吹大擂机器人Alphgo战胜人类最佳围棋手。其实，在该机器人中只用了很少的深度学习，还是存有大量的围棋规则库在起作用。但是，为商业利益，垄断公司有意掩盖真象，向公众大肆做神化神度学习的宣传，一时神度学习名声大噪。
 
同时，这些垄断公司又投入巨资开发出一些应用场景的深度学习开源软件，便于很快照猫画虎地应用。还用各种方式和渠道大量培训出深度学习的应用技术人员。结果，在很短时间，深学习的技术人员占据了中国各部门、各单位的人工智能岗位，拿着高薪在推广使用深度学习。
 
于是，出现一个怪现现象，没有自己人工智能通用算法的中国，上边在号召大力发展据有国际战略竞争意义的人工智能，下边在积极响应号召大力投入巨资推动外国的深度学习。所以，为什么美国在卡中国高技术脖子清单中，从不见人工智能。因为，中国就没有人工智能的脖子，还需要卡吗？
 
中国在用的是美国谷歌公司为首的国外推的深度学习，但从不见政府主管部门、研究单位提出像集中力量大力研发操作系统、高端集成电路一样，大力研发通用人工智能算法。不知是不知道没有，还是知道了技术有限无奈，最好是已列入规划，正在秘密的组织力量研发。
 
近年来，国家一而再的将人工智能提高到国家发展战略、列入重点发展领域，各部门、各地方、各单位自然将发展人工智能视为完成政治任务。因此，在凡与发展和促进人工智能应用有关的项目，如研发产品，建设研究单位、开发区、产业园等都争先恐后地批准和大投入资金。由于，没有权威机构及时说明我国人工智能的真实现状，在只有懂深度学习的专家们一言堂情况下，社会上已行成一错误认识，一提人工智能就认为是深度学习。所以，就出现了不知道深度学习存在严重缺陷，也不去想因大量用落后的深度学习算法，会给垄断公司送去多少钱。更没想因围绕落后的深度学习所实施的大批项目，达不到目标烂尾时，会造成的巨大损失的不计后果的人工智能大发展。
 
实际上，中国有单位和人士在研发通用人工智能算法。两年前，就有中国嵌入式系统产业联盟理事、天津阿波罗科技有限公司首席科学家顾泽苍博士针对深度学习的缺陷发明的自律学习SDL通用人工智能算法公布后，得不到认可和支持。无奈，顾博士将他发明的SDL算法应用到可反映出人工智能最复杂、最高水平的自动驾驶上，达到超过所有用深度学习团队的世界领先水平。现顾博士在融资要做SDL模组，并在取得成功的基础上，再融资要做世界第一个人工智能算法的集成电路。
 
在此呼吁有关部门和社会，及时关心和支持顾博士要研制中国自己的SDL通用人工智能算法的模组和集成电路计划。SDL算法模组和集成电路的研制成功和实现产业化时，会有利于挽回一些过度推广使用深度学习的损失，会有力促进我国在发展人工智能的国际竞争中赢得话语权。