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第1章 编者按

人工智能的巨大能量,带动了从微观至宏观的各种智能化需求,进而催生一系列新的技术、产品、业态与模式。

根据中国信通院与Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展白皮书》(以下简称“白皮书”)显示,1999年至2017年,全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术分支的发明申请及授权专利数量(合并同族后)超过10万项。

伴随技术的密集而生,是相关企业数量的暴涨。根据中国信通院数据研究中心全球ICT监测平台实时监测的数据,截至2018年上半年,全球范围内共有4998家人工智能企业。其中,美国人工智能企业数量2039家,位列全球第一,其次是中国(不含港澳台地区)1040家,之后依次是英国392家、加拿大287家、印度152家。

然而,这一轮人工智能热潮的源头,来自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念网络可使用非监督学习的训练算法,使深度学习持续升温。那么,除了当前的深度学习之外,人工智能还将如何向前发展?还拥有怎样的解决方案?

接下来的文章将为您分解。

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