这一波人工智能泡沫将会怎么破灭？
细数一下2000年以后的学术浪潮: 2003年LDA topic model刚出来的时候，火的不行，按我师兄的话说，整个实验室都在坑此坑次热火朝天的搞topic model，恨不得每篇文章里面都建一个Graphical model加一些隐变量进去，那时候的盛况我是无缘得见了。。2004年MapReduce论文刚出来，以及后来MapReduce的开源实现Hadoop出现，算是掀起了新的一波数据热，各个领域各种问题都能扯上大数据三个字，一个传统算法只要用MapReduce框架改写一下就可以发篇文章；2010年Spark 出来之后Hadoop在学术界就不怎么能看到了，简单来说是因为Hadoop不能支持在线计算；2010年左右深度学习出来了之后，在很多应用上效果完爆topic model，现在在NLP领域内的会议里topic model的文章已经没有以前那么多了。。 泡沫之所以会破，是因为人们找到了更大更漂亮的泡沫，一样技术被取代也是因为人们发现了比他更牛逼更有前景的技术。但从目前来看，深度学习在语音识别，图像，NLP等很多领域的效果都非常好，训练时间和模型复杂度也还在可接受的范围内，并没有出现其他可以相提并论的技术，所以我觉得深度学习在很长一段时间内都还会在学术界火下去。而通常工业界的普及要比学术界的工作晚个5-10年以上，相信深度学习在未来一段时间里都还会频繁出现在大家的日常生活里。 更新： 最后贴一个最新的Deep Learning创业公司汇总贴，包括Computer Vision, Natural Language, Vertical-Specific等方向，有些公司还蛮有意思的，推荐看看：