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总之，通用人工智能目前起码应被看作是可能的，因为没有足够强的反面理由。实 现 途 径由于专用系统的实现途径因问题而异，在这里我只讨论通用人工智能，而且只集中分析几种常见的观点，而把对我自己的研究进路的介绍留给其它文章。在相信通用人工智能可能实现的人们当中，目前最被看好的技术自然非深度学习莫属。每当深度学习的一个新用途出现，总会有人说 “这标志着又向通用人工智能前进了一步”，似乎在这个方向上走下去就是了。在《深度神经网络会产生人这样的智能吗？》中，我已经说明了通过深度学习以及相关的机器学习技术实现通用智能的困难。这里要补充的一点是：有人认为深度学习已经是“通用”的了，因为这个技术可以被应用于很多不同的领域。但这不是“通用人工智能”的意思。深度神经网络的确既能被训练下围棋，也能识别照片，但同一个网络不能同时做这两件事。由于以往的机器学习研究基本上都是以“逼近单一函数”为指向的，把它们推广到多目标（尤其是设计时没有考虑过的目标）绝不是个容易的事，因为它要求整个研究规范的根本改变。时至今日，尚没有一个用深度学习实现通用人工智能的完整路线图，而相信这个可能性的人往往是从已有的成果做简单外推。

要不要放弃“房租专项扣除”的福利呢？如果房东已经足额纳税了，就不存在增加税负的问题，如说房东是一个规范的公寓出租公司，可是大多数情况是，个人房东纳税并不普遍。在现有规则下，如果要享受房租专项扣除福利，若是和房东签的合同，房东的姓名及纳税人识别号是必填项，填不了则无法享受专项附加扣除中的住房租金这一项，如果房东担心因此要交税而拒不提供信息，没有强制办法，只能与房东协商。

新京报：2019年政府工作报告中提到，“稳步推进房地产税立法”，对比2018年政府工作报告中房产税的提法，则为“稳妥推进房地产税立法”，说法的转换是否意味着房地产税立法要提速了？贾康：其实两者意思差不多，“稳妥”和“稳步”相比可认为，后者更偏向操作性。同时也意味着，房地产税改革所要求的，房地产税立法的启动，当下不会太急，还要考虑稳的方面。言下之意也就是说，房地产税立法的启动既然不是当务之急，那么今年推出的概率不大。

■ 访谈刘尚希 真正激活微观主体活力 要多政策组合新京报：为激发企业活力，减税降费目标力度明显加大，相关配套制度是否应该跟上？刘尚希：要真正激活微观主体的活力，必须要多个政策相组合，才有可能实现更大的效应。比如融资问题，如果融资成本减不下来，那很可能就会抵消减税降费的政策，只有加快金融改革，才能解决企业融资难融资贵的问题。

易见股份因业务涉及区块链概念，受今年10月26日，国家高层研究区块链等消息刺激，公司股价在其后的5个交易日实现了4次涨停，11月4日公司股价达到了阶段性的高点20.81元/股。根据雪球网的统计，今年以来截至11月21日收盘，该公司股价已累计上涨了142.61%。

（一）央行政策边际宽松的迹象已逐步明朗11月18日央行以利率招标方式开展了1800亿元7天逆回购操作，中标利率为2.50%，较上期下降5个基点，央行逾四年来首次下调7天期逆回购中标利率。在此之后，11月20日，LPR迎来改革后的第四次报价，1年期和5年期LPR均下降5BP，OMO降息和LPR报价的调整向我们传递了怎样的信号呢？