現在說的AI技術上大部分指的是deep learning （deep neural networks）。方法幾十年前就有了，隻不過那時還不能構建deep的結構，效果沒那麽好。
這幾年隨著big data，GPU，和deep learning自己的發展，可以train deep效果非常好的模型。 deep learning的好處是它可以進行抽象話思維，而且並不需要人太多的幹預（也就是說自動化），和應用廣泛。誇張的說，如果你可以把感情量化，定義出一個object 或loss function，機器也可以有感情。
這也讓AI可以用到更複雜和更廣泛的task中，提高生產率，引領下一次的工業革命。我想提的一點是經濟發展靠的是技術革命，並不是印錢，印錢起到擴大和延遲作用，提高不了生產率，也無法阻止衰退的到來，該來的總是會來。
知道neural network的發展史的也大概知道AI需要多少時間才能各個領域開花，開始真正意義上的工業革命，5-10年是最少的時間。舉個例子，現在transformer是比較火的技術，但他們隻適用有限的領域，並不能用到每個領域。現在一個好的趨勢是，越來越多的人認識到AI的重要性，這也加速了他的發展。
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