机器学习近些年的发展只是依赖于“大数据”和“高计算”，在算法上并没有突破这是在影射深度学习么？

是的，表面看，从理论上而言，算法领域似乎并没有产生“革命性突破”，即便深度学习算法，也仅是神经网络基础上的发展延展，但，也正是因为大数据及GPU，才使得更多的尝试成为可能。这是一个“百花齐放，百家争鸣”的时代。各种各样的算法会各有其用也各有其适用范围。想想看，经过漫长时间的进化演变，才形成了我们人类大脑机制这样的“算法”，那么，在当今机器学习领域，如何挑战或突破这一“时-空”界限或局限，从而产生出所谓的“人工终极算法”并用于智能机器人大脑呢？值得期待。

正是在算法上的突破，颠覆了传统算法。以CNN为例，边缘检测算法传统算法使用Sob因子检测。而现在不需要去写算法，只需要使用标签数据配合卷积神经网络的反向传播算法就可做到。可以说让一些算法工程师失业了。