Без заголовка

Не автор, но отвечу :) Это заход на онтологии с боку, от машин. Проблема с онтологиями в том, что для их построения не хватает мозгов, т.е. людей обладающей онтологией и, самое сложное, людей которые эту онтологию могут формализовать до машинного вида. Поэтому, наблюдается дефицит онтологий. Deep Learning - позволяет выявлять скрытые концепты (элементы онтологий), которые должны образовывать онтологию, ранее известную или чаще просто новую. И позволяет выявлять настолько эффективно, что мы не будем успевать именовать эти концепты. Т.е. через некоторое время будем получать готовые онтологии поименованные идентификаторами (т.е. для машинного чтения) и будем их использовать для работы (получения результата, извлечения прибыли, ...). А чуть позже, посредником, переводчиком с нашего языка на язык машинно-полученные онтологий будут программы переводчики, использующие эти онтологии (и в том числе онтологию картины мира собеседника, отчасти полученную парсингом википедии).