目前深度学习的问题:
1，目前深度神经网络的效率其实非常低下。如果把人类大脑的活动转换成电能的话，仅相当于一只20瓦灯泡的功率，而谷歌大脑在运作时，甚至需要配备专用的电厂来支撑。
2，缺乏理论基础
目前神经网络效率不高，就是没有理论基础去指导优化的一种外在表象。
3，不可解释性
没有足够牢固的理论基础，所带来的直接后果是神经网络“只能知其然，而无法知其所以然”的尴尬。
4，灵活性和适应性
目前的神经网络具有高度分化的专一性，只能在特定的问题上具有良好的表现。