2016年随着AlphaGo战胜全人类棋手，使世界为之震惊，历史上从来没有过，对于一个技术投入了世界上如此巨大的资源。国际大的IT公司利用这个契机，为了谋取暴力，取得世界人工智能的发展主导权，极力宣传“深度学习模型”，把“深度学习模型”神化，同时又抛出了各种类型的“深度学习模型”的开源程序，以及大型GPU服务器。
在这种势力的推动下，我国的年轻的人工智能研究者只能在开源程序下研究，不了解“深度学习模型”的所以然，因此，研究的深入与前瞻性被束缚。
从另一角度，其实“深度学习模型”，存在着训练不可能得到最佳解，作为补救措施的SGD也只能得到局部最佳解，因此“深度学习模型”不可避免的存在黑箱问题，既然有黑箱问题就不可以在工业控制等大多数场合的普及，再加上深度学习属于大模型解决小任务，投入产出不对称等等原因，况且已经被发明者英国的Hinton教授宣告“深度学习模型”的终结。
为了获得人工智能发展的主动权，摆脱国际大公司的束缚，拨乱反正，一定要推动新一代人工智能的时代展开，我们共同认识到：
新一代人工智能的技术境界是以具有自组织能力的概率模型为主导的机器学习；是可以超越公式化算法的模型，是不需要传统神经网络那样只能通过穷举法才可获得最佳训练解的新型网络；是具有强对抗能力的机器学习模型；是可以处理欧几里的空间中的概率空间的数据；具有可以统一欧几里德空间与概率空间尺度关系的分类能力；是具有小数据或无数据训练，可降低导入成本的特点；具有可以模拟人眼生物神经网络的能力；具有可以根据应用的要求，用众多的机器学习构建成一个完整的分散处理的人工智能大系统能力；具有自主决策和自主Agent能力的；具有可以无穷的深入处理的能力而计算复杂度不变的特性；总之，新一代人工智能具有强大性，实用性，透明性，可分析性，以及概念性强等的特点，适于广泛的实际应用推广。
