編譯：kk4sbb
深度學習可以應用在哪些場合呢？這是大家在理解深度學習和其它人工智慧技術時首先想到的問題。我們往往陷入乙個誤區，認為「人工智慧」可以搞定一切。
若要回答這個問題，首先要知道另乙個問題的答案，「我們手中是否已經有足夠的資料」？然而，這個問題也需要足夠的領域知識才能作答。在學術意義上，我們想理解「邊界條件」；或者換句話說，我們想理解問題的內在約束條件。那麼，深度學習和人工智慧問題的「邊界條件」究竟是什麼呢？
早些時候，筆者討論過「什麼是可知的」和「什麼是知識的當前狀態？若想理解領域知識，就必須搞明白知識的當前狀態是什麼。不確定度是以可知的內容為參照來衡量未知知識的度量。但不確定度有乙個奇怪的假設，即假設一切事物最終都是可知的。這相當於我們相信決定論，可是在真實的世界往往捉摸不定。
然而，這個度量名稱對我們識別問題的邊界很有幫助。下面是問題清單。若問題的答案是否定的，那預示著不確定性的存在。以下採用執行者、活動和環境來描述整個語境。
對於現實世界中的大部分情況而言，上述問題的答案都是否定的。而實現自動化的前提條件是要求上述大部分問題都能得到肯定的答案。基於深度學習的自動化給我們提供了一點迴旋的餘地。基於深度學習自動化的本質還是落腳到機器。只不過在已有資訊可以排除不確定性的情況下（比如監督式學習），深度學習可以很好地近似估計不確定情況。
沒有機器知道不可知的事物（需要首先解決無監督問題）。具體說來，深度學習系統是學習可知的且已知的資訊，從而增加對可知的而未知的事物的確定性。上面的清單幫助我們鑑別什麼事物屬於未知的，即是一張「可知而未知」的列表。現實一點吧，如果我們不知道我們不知道，那這種難題怎麼可能破解！所以，我們必須要鑑別清楚不確定的而且無法知道的狀態。
儘管深度學習似乎像煉金術，但是實際上它並沒有魔法。因此，分清現實和科幻的模糊界限可以讓我們在競爭中獲得巨大的成功。
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