最近的 Hacker News 讨论围绕一篇名为“我们停止使用有效的数学方法”的文章（gfrm.in），引发了关于深度学习主导地位的争论。文章的核心论点，根据评论者的理解，是认为可行的深度学习替代方案因为*非*有效性原因而被放弃。 然而，一位评论者觉得这篇文章令人困惑，指出它经常引用这些替代方法明显*不如*深度学习表现良好的例子——特别是 2012 年 ImageNet 竞赛中深度卷积神经网络的胜利。 另一位评论者简洁地将讨论总结为对“苦涩的教训”的不满，这个概念认为，蛮力方法（如深度学习）最终会胜过依赖手工设计知识或“优雅”数学的方法。普遍的观点似乎是同意“苦涩的教训”仍然有效，尽管它可能具有令人不快的含义。