最近的一份工作主要是用深度學習去達成一些影像辨識的任務，用的技術就是最近在電腦視覺領域達成重大突破的深度學習，很自然地公司用這技術也對外打著這個技術為號召，自然的就會被聯想成所謂的人工智慧 (AI)公司。

走在外面跟朋友說現在在做什麼，會得到一些特別的眼光，然而自己的斤兩自己最清楚了。雖然花了很多時間在讀機器學習或深度學習相關的資料，論文，教學影片等，但我真的了解這些技術嗎? 愛因斯坦說: If you can't explain it simply, you don't understand it well enough. 而現在我還真就卡在這個關節上。

前陣子前同事問了我一些深度學習上我比較沒接觸到的內容例如語音辨識，自然語言等，我試著解釋後，例如RNN, LSTM等，深深的覺得對方其實並沒有聽懂。另一位朋友是數位訊號處理的專家，同樣也對深度學習的技術充滿好奇，講到最後我提到現在深度學習的主流還是用GPU, 他順著我的話問那為什麼都沒人用DSP，既然DSP在乘加運算上有著極大的優勢，而GPU又是怎麼加速深度學習的，一時之間還真是被他問倒了。

事後，仔細的檢討後，其實自己對很多深度學習相關的技術很多都還是一知半解，從抽象的演算法解釋，framework的實做原理到硬體加速的實做，更不用提如何去建構一個人工智慧的系統。每一塊的理解都不夠深入，看來眼前還有很長一條跟要走啊。