问题三：近年来出现了一些新的动向，例如“深度学习”、“无终止学习”等等，社会上给予了特别关注，尤其是深度学习，但它们真的代表了机器学习的新的方向吗？包括本书作者周志华教授在内的一些学者认为：深度学习掀起的热潮也许大过它本身真正的贡献，在理论和技术上并没有太多的创新，只不过是由于硬件技术的革命，计算机的速度大大提高了，使得人们有可能采用原来复杂度很高的算法，从而得到比过去更精细的结果，当然这对于推动机器学习应用于实践有很大意义．但我们不禁要斗胆问一句：深度学习是否又要取代统计学习了？事实上，确有专家已经感受到来自深度学习的压力，指出统计学习正在被深度学习所打压，正如我们早就看到的符号学习被统计学习所打压，不过我觉得这种打压还远没有强大到像统计学习打压符号学习的程度，这一是因为深度学习的“理论创新”还不明显；二是因为目前的深度学习主要适合于神经网络，在各种机器学习方法百花盛开的今天，它的应用范围还有限，还不能直接说是连接主义方法的回归；三是因为统计学习仍然在机器学习中被有效地普遍采用，“得道多助”，想抛弃它不容易。