2017年7月4日，上海海事大学信息工程学院王晓峰教授应邀来上海社会科学院哲学研究所，作了题为“深度学习与人工智能的发展趋势”的学术报告。本次报告由哲学所副所长成素梅研究员主持，哲学所全体科研人员及部分研究生参与了本次学术活动。
王晓峰教授报告的主要内容分为三个部分：大数据时代的智能技术、深度学习算法介绍以及人工智能的发展趋势。王晓峰教授首先介绍了大数据的基本知识，大数据主要是由传感数据+交易数据+交互数据共同组成，大数据具有4V的基本特征，当前大数据研究的基本途径等。随着大数据研究的不断深入，学术界迫切需要新的数据处理技术，这种新技术就是人工智能技术，而当前人工智能技术的发展最为前沿和引人注目的就是深度学习。
王晓峰教授认为，深度学习的关键特征在于：一，从远离类别标签的底层开始训练，利用无标签数据，用逐层训练的方法，建立深层结构网络；二，用监督学习方法对整个网络用有标签数据自顶向下误差反传调整网络；三，借鉴大脑神经元网络稀疏存储原理，采用稀疏编码，限制每层网络神经元响应数量。接着介绍了深度学习的四种常用网络模型：自编码器、受限玻尔兹曼机、深度波尔兹曼机和卷积神经网络，与此同时也提出了深度学习的局限性。最后，介绍了人工智能的长期发展趋势，主要包括人工智能2.0版、类脑智能等技术的发展。人工智能2.0版包括：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。类脑智能技术的目标则是让机器像人那样认知、思考和学习，用计算机来模拟人的智能。
王晓峰教授的报告内容丰富、深入浅出，普及了深度学习技术的基本知识。报告结束后，参加此次学术活动的研究人员与研究生就人工智能的基本哲学问题、人工智能的伦理道德思考等当前热门问题，与王晓峰教授展开了热烈深入的讨论。
