前面列了很多方面，是我们对人工智能领域的一些看法，不管是从技术层面，还是方法论层面，都有很多值得进一步挖掘的点，只有这些问题真正解决了，人工智能才可能稳稳妥妥的往前走，而不只是昙花一现。

基于这些考虑，我所在的微软亚洲研究院机器学习组，对研究方向做了一个相应的布局，比如，它解决的就是没有大规模标注数据的时候，该怎么训练一个神经网络、怎么训练一个增强学习模型。该论文发表在去年的NIPS大会上，获得了很大的反响。

还有，我们叫精深学习（Light Learning），为什么叫Light？前面提到很多模型太大，放不到GPU里，训练时间很长，我们这个研究就是去回答是否真的需要那么大的模型。我们展示了一个很有趣的深度学习算法，叫，用该技术，只需要用一个非常小的模型在几天之内就可以把整个Clueweb数据学完，而且它得到的结果要比用大模型训练很长时间得到的结果还要好。

并行学习，之前提到并行学习有很多同步异步之间的权衡，我们发明了一个技术，它有异步并行的效率，但是能达到同步并行的精度，中间的技术解决方案其实很简单，在网上也有论文。我们用了泰勒展开，一个非常简单的数学工具，把这两者给结合在一起。

符号学习，就是想去解决黑白之间的那个灰盒子问题。

自主学习，是想去解决深度学习调参的黑科技，既然调参这么复杂，能不能用另外一个人工智能算法来调呢，能不能用增强学习的方法来调呢，所以我们做了一系列的工作来解决怎么去调各种各样的参数，怎么用另外一个机器学习来做这个机器学习。

最后一个方向，我们叫做超人类学习，我们想受大自然的启发，受人类社会发展的启发，去使得我们的人工智能技术接近人类，甚至超过人类，这背后是整个人工智能方法论的变化。

如果大家感兴趣，希望你们关注我们微软亚洲研究院机器学习组，能够跟我们共同从事机器学习的基础研究！谢谢大家！

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