1. 人工智能即将进入产业爆发的拐点
自从2016年3月AlphaGo大战李世石以来，人们对人工智能的关注度空前火热，人工智能无疑会带来下一代科技革命，国内外互联网巨头Google、微软、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等在人工智能领域跑马圈地，各国也将人工智能上升到国家战略，企图抢占下一代技术革命的制高点。
这一波人工智能的兴起源于深度学习算法的突破，深度学习算法突破过去人工提取特征的低效率、深层模型难以训练的局限，大大提高了算法的性能；其次，摩尔定律揭示了计算速度和内存容量能够每十八个月翻一番，之前计算性能上的基础障碍被逐渐克服，进入新时期，云计算、GPU的使用为人工智能提供新的可能；互联网、物联网的普及，数据积累呈爆发式积累，为训练算法，实现人工智能提供原料。
1.1. 深度学习技术使人工智能达到商用化水平
在深度学习出现之前，机器学习领域的主流是各种浅层学习算法。初期的人工智能研究的重点是以机器学习为代表的统计方法。机器学习是人工智能的一个分支，是目前实现人工智能的一个重要途径。机器学习使机器从数据中自动分析习得规律，再利用规律对未知数据进行预测。机器学习浅层算法如神经网络的反响传播算法（BP算法）、支撑向量机（SVM）、Boosting、Logistic Regression等。这些算法的局限性在于对有限样本和计算单元的情况下对复杂函数的表示能力有限，对复杂数据的处理受到制约。
图 1：深度学习与机器学习的关系
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