隨著信息技術的快速發展，以人工智能、物聯網、大數據和雲計算為代表的前沿技術正在推動傳統產業的轉型升級，同時為社會創造出巨大的經濟效益。
在這裡我們需要明確知道，人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，在我們的生活及交通、醫療、安防和製造業等領域起著重大的發展和推動作用，同時為我們帶來更高的工作效率和高質量的服務體驗，這是人工智能給我們帶來的重大變化。
面對這種科技的“狂風暴雨”，我們更需要了解人工智能的核心技術問題，才能更加透徹的理解人工智能技術是如何影響到各行各業的。現在較火的兩個詞，一個叫Deep Learning（深度學習），一個叫Reinforcement Learning（增強學習）。
深度學習是什麼？它是建立深層結構模型的學習方法，典型的深度學習算法包括深度置信網絡、卷積神經網絡、受限波爾茨曼和循環神經網絡等，通俗地講，它就是一個端到端的學習，我們不需要一些feature engineering，而是用一個非常複雜的、容量很大的模型去直接擬合輸入輸出，讓模型自己探索有意義的中間表達。
什麼是增強學習？通俗地講，就是學習機器不斷地跟環境做自主的互動，在互動的過程中用長遠的收益來指導當下該做什麼決策，通過不斷的跟環境互動去調整決策的最優性。
同時，我們需要注意的是，信息數據是人工智能創造價值的關鍵要素之一。隨著算法技術水平的提高，圍繞數據採集、分析處理產生了眾多企業，將這些人工智能、物聯網等技術不斷落地，便體現在了現在所有的智能產品上，它是人工智能領域技術成果的集成化、產品化，而且有著眾多的分類。
以目前最典型的應用範圍來說，智能機器人應用最為廣泛，它可以劃分工業製造、個人助理、特種機器人三個種類，大致上應用在傳統制造業、教育娛樂、安防監控、服務業、農業等傳統領域。
應用場景
我們有理由相信，隨著人工智能的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等算法不斷優化，人工智能將會從更多應用場景中得到價值的最大化，智能產品的種類和形態也將越來越豐富。同時憑藉這些技術，挖掘人工智能背後的價值，催生出新業態、新模式，甚至是給傳統領域帶來創新和發展。
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