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人工智能似乎无处不在，但是我们真正见证的是一场有监督的学习革命：我们教计算机看模式，就像我们教孩子阅读一样。但是研究人员说，人工智能的未来取决于能够在没有监督的情况下自行学习的计算机系统。

当一位母亲指着一条狗告诉婴儿“看狗狗”时，孩子就会学会称呼毛茸茸的四足朋友。那是监督学习。但是，当那个婴儿站着跌跌撞撞，一次又一次地跌倒，直到她可以走路时，那是另一回事。

电脑是一样的。就像人类主要通过观察或反复试验来学习一样，计算机也必须超越有监督的学习才干达到人类水平智能的圣杯。

IBM总监David Cox表示：“我们希翼从需要大量人类知识和人手工程的系统转变为“越来越多的自治系统”。他指出，即使有监督的学习系统阅读了世界上所有的书籍，它仍然缺乏人类水平的智能，因为我们的很多知识从未被写下来。

有监督的学习取决于带注释的数据：图像，音频或文本被成群的工人刻苦地标记。他们在街道交通图片上圈出人们或勾勒出自行车轮廓。标记后的数据被馈送到计算机算法中，教导算法追寻什么。摄取数百万张带标签的图像后，该算法将成为识别已教过的内容的专家。

但是监督学习仅限于由训练数据定义的相对狭窄的领域。

“目前，由于需要大量标记数据，因此您在应用监督式学习方面存在局限性，”当前人工智能革命的创始人之一，图灵奖获得者Yann LeCun说。，相当于2018年诺贝尔计算机科学奖。他是Facebook的副总裁兼首席AI科学家。

监督学习的成功及其从自动驾驶汽车到语言翻译的许多实际应用，已经使不依靠人类提供的精确监督的方法(尽管探究较少)被黯然失色。但是，即使对于幼儿来说，监督学习仍然无法完成许多简单的事情。