在人工智能如此火热的今天，周志华对技术的发展也始终保持高度理性和清醒的认知。对于近年来最火热的技术——深度学习，以及人工智能未来的发展走向，周志华在多场报告中都提到过他的观点，主要概括如下：

　　关于深度学习与人工智能：

　　1.深度学习可能有“冬天”，它只是机器学习的一种技术，总会出现更“潮”的新技术。

　　2.机器学习不会有“冬天”，只要有分析数据的需求，就会用到机器学习。

　　关于未来的思考：

　　1、技术上：一定是能有效利用 GPU 等计算设备的方法（未必是深度学习）。

　　2、任务上：开放环境的机器学习任务特别重要（鲁棒性是关键）。

　　3、形态上：希望是从现在的“算法 + 数据”过渡到“学件”的形态。

　　周志华2016 新概念：学件（Learnware）

　　“学件”（Learnware）一词是周志华的原创，在今年6月份前后首次提出，此前新智元曾对这一概念进行过报道。具体说来：

　　学件（Learnware）= 模型（model）+规约（specification）

　　根据周志华在报告中的介绍，学件致力于解决当下机器学习面临的几个局限。他说：“我们可以看到机器学习的技术局限性仍然很多，当然，我们可以针对每个问题一一解决，但这难免进入一种“头疼医头，脚疼医脚”的境地。所以我们是否可以跳出这个框架，从整体上来解决这些问题呢？”

　　很多人可能在自己的应用中已经建立了这样的模型，他们也很愿意找到一个地方把这些模型分享出去。那以后一个新用户想要应用，也许不用自己去建立一个，而是先到“学件”的市场上找一找有没有合适的，atv，可以拿来使用修改。

　　比如说，要找一把切肉的刀，可以先看看市场上有没有这样的刀，不会说自己从采矿开始重新打一把刀。如果没有合适的刀，也许会选择一把西瓜刀，然后用自己的数据重新“打磨”一下，让它满足自己应用的需要。

　　所以，这个想法就是希望能够部分地重用他人的结果，不必“从头开始”。

　　有了“学件”的框架以后，很多之前提到的局限可能都会迎刃而解：

“可重用”的特性能够获取大量不同的样本；

“可演进”的特性可以适应环境的变化；

“可了解”的特性能有效地了解模型的能力；

因为是专家基础上建立的，所以比较容易得到专家级的结果；

因为共享出来的是模型，所以避免了数据泄露和隐私泄露的问题。

　　除了解决了原有的问题，“学件”很有可能会催生出一个新产业，类似于软件产业。因为大家可以把自己的模型放到市场上，提供给别人使用，如果被使用得很多，又很好用，用户很广泛，atv，那么可以对这个“学件”定价使用，创造出经济价值。

　　一本风靡人工智能圈的畅销书：西瓜书《机器学习》

　　提到周志华，对于大众来说，一个不得不提的话题就是被称为“西瓜书”的机器学习入门教材《机器学习》。

周志华所著的机器学习入门教材《机器学习》，俗称“西瓜书”，已经成为人工智能入门必读物。

　　《机器学习》一书由周志华撰写，清华大学出版社出版，2016年1月1日第一版发行。根据亚马逊的统计数据，新书上市仅仅三个月销量便突破3万册，是人工智能领域绝对的畅销书。

　　全书共16章，大致分为3个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

　　如果要评选人工智能领域的“年度图书”，这本《机器学习》应该有一席之地。

　　2016——周志华的大满贯之年

　　2016年周志华在国际学术会议和组织中获得了广泛的认可，当选多个组织的Felllow，成就了AI领域“大满贯”会士中国第一人。