1人工智能基礎要素
人工智能發端於上世紀五十年代，經歷了幾次繁榮與低谷，到2016年穀歌所收購的DeepMind公司的人工智能AlphaGo贏得與世界圍棋冠軍的比賽，大眾對人工智能的熱情被重新點燃，並且持續升溫。催生這波人工智能熱潮的原因是產業發展的三個重要因素：超大規模的計算能力、大數據、機器學習尤其是深度學習算法都取得了進展。
2深度學習算法的應用
目前，數十億的用戶都在使用基於LSTM算法的應用。目前市值最大的幾家上市公司：蘋果、谷歌、微軟和亞馬遜都在大量的使用這種深度學習算法為用戶提供各種服務。例如，自2015年以來，LSTM算法減少了49%的語音識別錯誤，極大改善Google語音識別功能，目前有超過20億部Android手機正在使用這項功能。同時LSTM算法也顯著改善了谷歌翻譯的效果。蘋果公司的iPhone、亞馬遜的語音服務平臺Alexa、百度和微軟也在使用LSTM算法。此外，深度學習技術在其他領域也有廣泛的應用，比如LSTM還可用於識別視頻和手寫輸入、控制機器人、分析圖像、總結文檔、運行聊天機器人和智能個人助理系統，預測疾病、用戶點擊率、股票市場和大型工廠中組件故障。人工智能將在醫療保健、工業、金融、法律等行業衍生出無數的應用。
3行業正在或即將被人工智能改變
就目前所知，人工智能已經在醫療保健、金融、傳統行業的不同領域有所應用。其中廣告可能是受影響最大的行業，已經受到通過谷歌、百度、亞馬遜、阿里巴巴、facebook和騰訊用戶數據模式識別的巨大沖擊。人工智能並不是一個獨立的技術，而是結合各個行業的大數據應用到各個具體任務中的一系列技術。所有諸如具有研判過程的工作，在經過大量數據輸入後，根據自身的算法運行比人的判斷更加科學、理性。所以具有研判過程的工作將會逐一予以改變。
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