云栖科技评论 | 发展通用智能，需要无监督学习

在过去十年中，机器学习在图像识别、自动驾驶汽车和围棋等领域取得了前所未有的进步。这些成功在很大程度上是靠监督学习和强化学习来实现的，这两种方法都要求由人设计训练信号并传递给计算机。在监督学习的情况下，这些是“目标”（例如图像的正确标签）;在强化学习的情况下，它们是成功行为的“奖励”（例如在Atari游戏中获得高分）。因此，强化学习也可以被认为是一种监督学习，这两者构成了当前机器学习的主要学习方式，也为机器学习构建了一个极限：人类训练师和数据量决定了机器学习深度和精度。很显然，机器学习如今遇到了瓶颈，无论是人类训练师还是数据量，都难以支撑机器学习更进一步的发展出高水平的人工智能，更不用提通用智能， ………………………………