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下面的观点仅代表个人看法，没有受到任何外在观点的浸染，只是自己躺在椅子上，望着蓝蓝的天空，脑子里突然蹦出来的想法。

个人认为：深度学习目前处于一个突破性的临界点的状态，很像是60年代左右出现的数据库的状态，当然如果相比于数据库，数据库系统发展经历了人工、文件、然后才到了目前的数据库系统的阶段，深度学习呢，神似数据库的发展，数据库是如何发展起来的呢，对数据量的要求，对存储结构的要求，然后经过一步一步的探索和规范化，制定了工业标配的数据库开发流程，从需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护的整个流程，数据库怎么设计才能更好，从第一范式、第二范式、第三范式、第四范式...数据库怎么更普适性，结构性和非结构性数据库.....如果你思考一下，深度学习模型的发展是不是也是一样，目前在探索怎么落地标准化，怎么设计好的网络模型，简直不能用一模一样来形容。

数据库系统阶段对数据的设计和应用进行了如Armstrong公理系统的，从函数依赖的角度解释数据的存储。

神经网络要发展，必然不能作为黑箱去处理，大量的不可解释性对人工智能的发展必然成为最大的阻碍，就像对数据库的设计会获得图灵奖一样，如果未来谁能够对神经网络的参数和结构给予严密的数学架构，那么他将是时代发展最大的引领者，现在大多数人所做的工作是如何在黑盒下发挥神经网络的最大功能，而这也只能为你带来如IEEE、CVPR之类的论文成就，基于最近何凯明团队的文章，我相信像MIT、何凯明团队等肯定也在为解释其黑盒而努力，可以预见可解释性研究要迎来一大波突破。

退一万步讲，如果其‘黑’像宇宙一样无垠，那么其表面设计也必将在未来迎来规范化，毕竟AI落地的成就已然让人眼前一亮。

未来呢？就像60年代的人不知道数据库会成为现在的标配，可能几十年后，等神经网络发展到更好更规范化的时候，对于每一个问题和需求都能用一套完整的流程去设计网络结构的时候，我们知道，AI时代可能延后，但总会到来，神经网络就会如同现在的数据库一样，成为AI时代的标配。

就像几十年前你不知道网站如此普及，网上商贸如此发达，你的生活因为旧时代数据、存储、网络的发展而变得如此便利。

现在你也不知道几十年后，你的生活有多么智能，AI是多么普及，数据、存储、网络的发展加之人工智能的智慧，你的未来将会如何？

如果说数据库发展经历了几十年的发展，在人才辈出的今天，从12年的Alexnet获得Imagenet的冠军至今，短短8年，神经网络就已经在各大领域大放异彩。

对于新时代的到来本人本不那么自信，但发展的速度实在令人咂舌。

就像三年前我预言过一次，10年之内，网络流量将会免费一样。

在此我也大胆预言一下：10年之内，旧时代终将过去，新时代将会到来！

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