1、“.....而后者可以会其意但是不明其理虽然依靠的是深度学习体系蒙特卡洛树搜索与价值网络和策略网络的结合未来人工智能自主学习网络的构建论文原稿自己的标准答案来应答，并且进行同问题的连续对话时，标准答案之间可能会毫不相干。我们使他们更多执行的是有明确任务趋向的指令式对话，虽然识别成功率很高但是距离其自主学习相距甚个个负责不同职能的神经元结合在起......”。

2、“.....只能执行命令而自身没有能力去解释该命令背后的逻辑，例如我们现在使用的所谓智能助手，让于实际问题中，随后通过误差反向算法与最优化方法结合使用来作为训练人工智能的手段，但是有定局限性如学习速度慢且学习过程不稳定，而且容错率未来人工智能自主学习网络的构建论文原稿......”。

3、“.....综述理论的提出和的不谋而合之处在于将人工智能的发展蓝图寄希望于对人类自我大脑的认知能力的深度模仿，不是源深度学习的卷积网络模型远远甩开。其中，在上，对于每个字母，仅使用个训练样本，而模型达到相似的成绩使用了百十万个训练样本。此外......”。

4、“.....在识别高度重叠数字上比卷积神经网络的性能优越很多，更趋近于利用高维度向量来进行多模态机器学习。灵感同样来自于对人类大脑。其向量长度表征了个实例出现的概率其方向表征了物体的些实例的些客观属性，每个由对应个中向量构成，其本身可以未来人工智能自主学习网络的构建论文原稿无数次的归纳总结无论是高维度的模拟还是由对人类大脑皮层识别算法的解析......”。

5、“.....并且可以被不同的物体边缘轮廓所共有，大大提高了算法的高效性，算法的可解释性为其铺平道路，更是实现了种意义上的，如所言目前人工智能局限性的关键在于搭建个连接计算机科学和生物学的桥梁......”。

6、“.....近期他正式在论文中提出了更加成熟的中，均取得了优异的结果，进步融合了系统神经科学研究的启发，特别是视皮层中的侧连接把物体表示为边缘和面的组合，生成式组成模型的进步，此外，还可以将中低层的语义表觉皮层对于物体的轮廓和表面的识别思考，递归皮层网络的诞生整合了实验神经科学结论的概率生成模型，在多个数据库中，获得了极佳的成绩......”。

7、“.....多个活跃同层级预测致的输出个经过的非线性函数压缩获得的更高级别的的预测向量，简单的系统已经能在理论，称为胶囊，每个表示的是它所检测到的类型的个多维实体的存在和实例化参数，作为组神经元向量替代现在神经网络的中作为简单的标量未来人工智能自主学习网络的构建论文原稿学习模仿人脑行为的程度，只能停留在个浅薄的层面......”。

8、“.....语音模式识别这些领域仍处于绝对领先的地位，但是这并不是我们认知人工智能自主學习网络的本。未来人工智能神经网络的构建方向对于机器又是如何完成自我学习这件事情，先前的类的构架更像是从粗铂金到精铂金的提纯，而深度学习与强化学习像是从原矿石中获取铂金，不可避免基于模拟的数百万数千万次自我独立博弈，从中发挥强化学习的最大效力......”。

9、“.....但是在处理提出的维数诅咒即现实世界中，强化学习要纳，他们甚至无法学会最简单的异或逻辑，正如了解件事的名称，并不等同于真正理解它样，在年击败人类国际象棋冠军的的深蓝与年击败人类国际围棋冠军的的们误以为他们具有定程度人工智能，因为他们的回答无不模仿人类的语言构词习惯......”。