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在深度学习和神经网络研究领域，普林斯顿大学的贡三元教授以其卓越的学术贡献闻名。作为人工智能领域的资深科学家，他对当前深度学习神经网络存在的问题有着独到的见解，并提出了 NN 3.0 的概念，采用了内部学习（Internal Learning）的方法来训练神经网络模型，这一成果在第四届全球人工智能应用创新峰会上得到分享。

贡三元教授拥有丰富的研究背景和经验。他获得了斯坦福大学电子工程博士学位，在美国安达尔公司担任工程师，并曾在美国南加州大学担任电子工程系统专业教授。目前，他是普林斯顿大学电子工程专业教授，同时也是多所知名高校的访问教授、荣誉教授等。在他的研究领域包括机器学习、系统建模与识别、人工神经网络、无线传输、传感器阵列处理等。

贡三元教授对于机器学习和神经网络发展历程有着浓厚兴趣。他认为，机器学习分为监督学习和无监督学习，而现在大家讨论的 NN1.0 和 NN2.0 都属于监督学习。他还详细阐述了NN1.0与NN2.0在特征工程和标签工程上的不同训练方法，以及如何从NN2.0进入到新的时代，即NN3.0。

然而，尽管NN2.0摆脱了对领域专家的依赖，但它仍存在一些问题，如普通BP无法应对过多层次的情况，以及一旦架构确定后就难以改变。为了解决这些问题，贡三元提出了一种新概念——深入学习（Internal Learning），并将其融入到了最新的人工智能阶段——AI3.0中。这使得AI能够实现内部结构优化，不仅能够实现内部可学习性，还兼具内部可解释性。

通过向读者介绍这一切，我们希望能让大家更好地理解这场关于人工智能未来发展趋势的大讨论。而且，由于我们的文章内容需要符合一定数量要求，我们也会尽量增加相关信息，以确保文章质量不受影响。