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深度学习机制的实质,便是通过大量数据训练的方法,使得人工智能系统能够在一个肤浅的层面上模拟人类在特定输入与特定输出之间建立的映射规律,与此同时,却对人类做出此类归类活动的宏观认知架构不闻不问。深度学习机制无法灵活地应对缺乏既有数据支持的新问题求解语境,因此,人类对于此类技术的过分依赖必然会导致人类社会应对新问题的应变能力不足。同时,此类依赖对于人类教育体制的侵蚀,也会在长远上使得作为数据标注活动得以可能的人力资源受到削弱,并由此使得人类的人文资源枯萎。与之相比较,目前尚且不那么主流的基于认知建模的通用人工智能技术,或许才是能够保证人类社会健康发展的新技术发展方向。