《中國人工智能學會通訊》——4.41 兩種學習之間有什麼差別？

來 看 一 下 劍 橋 大 學 信 息 工 程 教 授 ZoubinGhahramani 對貝葉斯規劃學習（BPL）的評價，他認為 BPL 對人工智能、認知科學和機器學習是一個重大的貢獻。深度學習目前已取得了重要的成功，但是也必須非常清醒地認識到深度學習的局限性，因為深度學習需要大量的資料，并且在很多任務上表現很差。

深度學習（DL）主要解決的是計算機“運籌帷幄”的問題，實作“要從大量資料形成抽象”；而貝葉斯規劃學習（BPL）主要解決的是計算機“照貓畫虎”的問題，實作“僅從一個例子就形成概念”。打個比方來說，深度學習更會分析規律和預測趨勢，而貝葉斯規劃學習更會舉一反三和當機立斷。深度學習模仿人類大量閱讀書籍自我揣摩形成判斷，而貝葉斯規劃學習則是通過觀察單個案例進行迅速決策。當然，貝葉斯規劃學習的決策可能是錯誤的，特别是在沒有形成先驗機率的時候。