第10章：展望与挑战

深度学习的局限性

尽管深度学习在诸多领域取得了显著成就，但其仍存在一些关键局限性，这些限制影响着技术的进一步发展和实际应用。以下是深度学习当前面临的主要挑战：

1. 数据依赖性

• 需要大量标注数据：大多数深度学习模型（尤其是监督学习模型）依赖海量标注数据，而高质量标注数据的获取成本高昂。
• 数据偏差问题：训练数据中的偏差（如样本不平衡、文化偏见）会导致模型在实际应用中表现不佳，甚至产生歧视性结果。

2. 计算资源消耗

• 训练成本高：大型模型（如GPT-3、Transformer）需要GPU/TPU集群和长时间训练，能源消耗巨大。
• 推理延迟：部分实时应用（如自动驾驶）对模型轻量化要求极高，而复杂模型的边缘部署仍存在挑战。

3. 泛化能力不足

• 过拟合风险：模型可能在训练集上表现优异，但面对分布外数据（OOD）时性能骤降。
• 领域适应性差：医疗等专业领域的小样本场景中，模型迁移能力有限。

4. 可解释性缺失

• 黑箱问题：神经网络决策过程难以直观理解，在医疗诊断、司法等高风险领域引发信任危机。
• 调试困难：模型错误难以追溯根源，影响迭代优化效率。

5. 理论基础的欠缺

• 缺乏数学严谨性：当前深度学习更像“工程实践”而非“科学”，例如：
  • 网络架构设计依赖经验而非理论指导
  • 超参数选择缺乏系统性方法论

6. 安全与伦理风险

• 对抗样本攻击：轻微扰动即可误导模型（如交通标志识别系统被对抗贴纸欺骗）。
• 隐私泄露：模型可能记忆训练数据中的敏感信息（如GAN生成人脸暴露真实个体特征）。

案例说明

• AlphaFold的局限性：虽然能预测蛋白质结构，但对动态构象变化和蛋白质相互作用建模仍不完善。
• 自动驾驶的Corner Cases：极端天气或罕见交通场景下模型可能失效。

这些局限性推动着学界探索新方向，如小样本学习、神经符号系统融合等，我们将在后续小节进一步讨论解决方案与未来趋势。

该内容结构清晰，既列举了技术性限制（如数据、计算、泛化），也涵盖社会影响（伦理、安全），并通过案例增强可读性。如需扩展某部分（如增加具体论文引用或数学解释），可进一步补充。