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雷达卡
1.刘群教授认为尚未解决的这些问题最终是由深度学习的四大边界——数据边界、语义边界、符号边界和因果边界所共同造成的。要想在这些尚未解决的问题上寻找突破，需要从深度学习的这些边界出发，去探索新的解决方案。
2.在神经网络框架下，形态问题基本上不是什么太大的问题。
3.神经网络机器翻译方法是没有用到任何句法知识的，仅凭从网络中学到的复杂结构就能实现这么好的效果，这样的话，对机器翻译来说做句法分析就没有太大意义了。当然句法结构并不是完全没有意义，现在也有不少人在研究，但是我认为这已经不再是机器翻译的一个主要难点了。
4.我们做多语言翻译的另一个想法是希望能够利用多语言之间互相增强的特点，即很多语言有相似的特点，因而如果无法利用上这种增强的话，这种方法就并非那么理想了。
5.深度学习本身还是存在很多问题的，包括资源稀缺问题、可解释性问题、可信任问题、可控制性问题、超长文本问题以及缺乏常识问题等等。
神经网络实际上则是潜意识的行为，可以输入语言和输出语言表达，但是无法对整个推理和计算过程进行描述，这本身就是它的一个重要缺陷。
神经网络无法做到去芜存真抓住事物本真，它根据数据学习到的东西去做出判断而并没有理解真正的因果关系，即并不知道哪些因素是事情发生的真正原因，哪些是辅助性的判断依据，因而很容易做出错误的判断 。
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