研究把DL模型映射成规则系统，做“DL模型解释”的人，就是原有技术路径的缺陷。

没听说过“开除一个语言专家，NLP表现提高1%”么？

【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 深度学习（DL）早就在“智驾”系统里用了。不过之前DL主要侧重于感知，即做对象识别之类的基础性任务。基于感知结果的决策，往往是基于规则的。所谓的端到端就是把决策这一块功能也用DL的数据驱动训练来实现了。
: 虽然规则系统有一些众所周知的局限性，例如一阶逻辑不完备二阶及以上逻辑可能不一致，以及规则系统设计的人力成本较大等等。但是规则系统跟冯诺依曼架构下的DL模型在理论上没有区别，后者实质上只是一个由数据驱动的规则系统而已（有些做“DL模型解释”的人，就是研究把DL模
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