Launchbury 注解，到今朝为止，我们已经拥有异常先辈、细分和强大年夜猜测才能的体系，然则仍然还没有懂得语媾和最小推理才能。因为我们的技巧对数据有更大年夜量的需求，这已经成为了一个障碍，而对我们仍然有价值和高效的猜测分析技巧并不该该是如许的。但我们在这个阶段早期无法解决的艰苦，包含主动驾驶汽车、机械博得日益复杂游戏的才能、图像、文本和天然说话处理等方面貌前都已经取得了重大年夜的冲破。
接下来呢？Lauchbury 说，当前统计进修时代出现了两个问题，第三个阶段要解决两个问题。
解释推理行动的模型：固然我们的深度神经收集善于分类，比如图片，然则处理道理仍然显得神秘莫测。我们须要既可以进行分类也可以获得解释的体系。懂得推理就能让对处理过程的修改真正有效。
生成模型：这些模许可以大年夜潜在语境中进行进修，比如一个模型，控制了每个字母的笔画，而不是基于大年夜量糟糕的书写样本进行粗暴分类。我们今天应用的生成模型有望明显削减对练习数据的需求。
鉴于这些特点，处在这一阶段的人工智能体系就能应用语境模型（contextual models）进行感知、进修、推理以及抽象，将年腋荷琐体系中进修到的器械应用到一个完全不合的语境中。
全景视野
新阶段的开端并不料味着前一阶段会戛然而止。一些技巧、功能的有效性或许会降低，然则完全被镌汰出局也不太实际。比如，最新技巧所需的大年夜量计算力、研发的复杂性以及练习都邑制约这些技巧退出汗青舞台，将来某个时刻出现的高价值的问题可能还会用到这些技巧。
其他情况，比如语境采取阶段，我们可能不得不等待新一代芯片的出现，这类芯片加倍类似人脑。这些被称为神经形态或者脉冲神经收集的第三代神经收集都邑用到如今研发最早阶段的那些芯片。
如今，我们处在第二阶段（统计进修）的什愦地位？
当前阶段的三章内容中，人们可能最存眷的是新器械，深度进修、强化进修以及上述构成该阶段的六种技巧之间的均衡。
当你试着将这些技巧拧在一路时，这些技巧也不过是松散地在一路，集成这些技巧仍然是最具挑衅性的工作之一。我们总会想到办法的，只是还没到这一步。
这是一场演变的艰苦过程，刚开端结出不雅实，但这些新的成长中绝大年夜部分仍然没有预备好开花结不雅。尽管可以看到这些技巧会往哪个偏向成长，然则，只有两到三个技巧有望靠得住贸易化（图像处理、文本和语音处理，类似 Watson QAMs 的有限版本。）
我们总会走到那一步的，甚至进入第三阶段。不过，走过这一阶段之前，或许还会出现我们不曾预感的演变或者变革。
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