「深度學習」一直被業界視為一個黑盒子，要深入研究往往有很多未知之數。過去多年王曉剛致力設計讓「深度學習」應用在人面識別系統的專用模型，期望「打開黑盒子」。過程中自然會有不少問號，「因為前人沒做過，我們實在不知道『深度學習』能做到什麼程度，相當於在黑暗中摸索一樣。」
王曉剛憶述，他的兩組學生在2012年開始利用深度學習，各自以不同的方法去研究人面識別系統，因互相競賽的關係，系統「認人」的準確率亦不斷提升，「比如一組做到了97%，另一組會更努力去解決困難，後來慢慢做到了99.53%，超越了肉眼水平。」
他又提到，在訓練電腦「學習」的過程中，需要龐大的數據量，「當你將人工智能的系統，當成是一個火箭，大數據就是火箭的燃料，網絡的結構就是火箭的發動機，所以你要有充足的燃料及發動機，火箭才能騰飛。」
不過，大學如何獲得非公開的數據卻是另一困難，「在數據較少的情況下，我們怎樣把通用模型遷移至數據比較少的系統應用，是很困難的。」 ￭記者 鄭伊莎