2018年即将结束，现在是开始预测2019深度学习的时候了。以下是我之前对2017年和2018年的预测和回顾：

关于2017年预测和回顾。2017的预测涵盖了硬件加速，卷积神经网络（CNN）的主导地位，元学习，强化学习，对抗性学习，无监督学习，迁移学习，以及作为组成部分的深度学习(DL)，设计模式和超越理论的实验。

关于2018年预测与回顾。2018年的预测涵盖了硬件初创公司，元学习取代SGD，生成模型，自我博弈，语义差距，可解释性，海量数据研究，教学环境，会话认知和人工智能伦理。

通过回顾我的预测表明，我发现我太乐观了，高估了技术发展的速度。总的来说，社区一直处于一种夸大的期望状态。事后看来，是因为忽略了一般认知的潜在复杂性。我们现在必须降低期望，并专注于有希望的领域。这些有希望的领域将逐步取得进展而不是“moon shots”(注：