由于深度学习的突破，我们正处于人工智能经济的边缘。
直到最近，如果人们谈论人工智能（AI），它很可能是在科幻小说的背景下。但是现在，从小学生到首席执行官的所有人都想知道AI在未来几年会为我们带来什么样的变化。
事实上，当作者在学校和行政会议上发表演讲时，他发现中国幼儿园的学生问他与CEO有同样的问题，比如“我们会有AI老师吗？”和“我们要做什么样的工作？将来有什么用？“
虽然现实世界的人工智能的出现似乎是一个相对较新的事物，但它已经酝酿了几十年，并且由于深度学习的突破，它现在才开始成为主要的商业工具。
关于我们如何深入学习的故事可以追溯到20世纪50年代，当时像Marvin Minsky和John McCarthy这样的研究人员的目标是将人类智能融入计算机。当作者在八十年代初期开始涉足这一领域时，有两个阵营致力于此：基于规则的人和神经网络人员。
基于规则的AI认为，最好的结果将来自编程机器，一次只有一个规则，例如“猫有三角形的耳朵。”另一方面，神经网络阵营倾向于让机器学习它通过经验拥有，就像人类一样。这样，机器可以分析猫的图片并做出错误的响应，但是这个错误将成为它从中学到的数据。
基于神经网络的AI真正需要的是需要分析的大量数据和更快的计算能力，最终到了2000年代中期。随着条件的改善，AI研究员Geoffrey Hinton最终能够为“神经元”添加适量的层面，并将AI处理能力基本上提升到一个全新的水平。
当这发生时，神经网络被重新命名为深度学习。当Hinton的新AI算法在视觉识别中击败竞争对手时，这一重大突破在2012年的比赛中公布。
突然间，AI能够处理复杂的问题，识别模式并获得惊人的结果。很明显，这项技术现在适用于各种日常功能，包括视觉和音频识别，制定复杂的财务决策，甚至驾驶汽车。由于深入学习，人工智能经济正在酝酿之中。
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