Yapay zeka bilim adamlarının nihai amacı, insanların sahip olduğu genel zeka türünü çoğaltmaktır. Ve insanların mevcut derin öğrenme sistemlerinin sorunlarından muzdarip olmadığını biliyoruz.
Bengio, Hinton ve LeCun makalelerinde, "İnsanlar ve hayvanlar, büyük ölçüde gözlem yoluyla, görevden bağımsız bir şekilde, dünya hakkında büyük miktarda arka plan bilgisi öğrenebiliyor gibi görünüyor" diyorlar. Bu bilgi sağduyuyu destekler ve insanların sadece birkaç saatlik pratikle araba kullanmak gibi karmaşık görevleri öğrenmesine olanak tanır.
Makalenin başka bir yerinde, bilim adamları, insanlar sıradan iid genellemesinden farklı ve daha güçlü bir şekilde genelleme yapabilirler: mevcut kavramların yeni kombinasyonlarını doğru bir şekilde yorumlayabiliriz, bu kombinasyonlar eğitimimiz altında son derece olası olmasa bile. Dağıtım, zaten öğrendiğimiz üst düzey söz dizimsel ve anlamsal kalıplara saygı duydukları sürece.
Bilim adamları, yapay zeka ve insan zekası arasındaki boşluğu kapatmak için çeşitli çözümler sunar. Son birkaç yılda geniş çapta tartışılan bir yaklaşım, sinir ağlarını klasik sembolik sistemlerle birleştiren hibrit yapay zekadır.Sembol manipülasyonu, insanların dünya hakkında akıl yürütme yeteneğinin çok önemli bir parçasıdır. Aynı zamanda derin öğrenme sistemlerinin en büyük zorluklarından biridir.
Bengio, Hinton ve LeCun, sinir ağlarını ve sembolik yapay zekayı karıştırmaya inanmıyor. ACM makalesine eşlik eden bir videoda Bengio, Sinir ağlarının çözemeyeceği problemler olduğuna ve klasik AI, sembolik yaklaşıma başvurmamız gerektiğine inanan bazıları var. Ama bizim çalışmamız aksini gösteriyor.
Derin öğrenme öncüleri, daha iyi sinir ağı mimarilerinin sonunda sembol manipülasyonu, akıl yürütme, nedensel çıkarım ve sağduyu dahil olmak üzere insan ve hayvan zekasının tüm yönlerine yol açacağına inanıyor.