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雖説目前深度學習有很大進步，但機器深度學習的實現依然是依賴於人工設計的程式，而且深度學習需要有大量的數據作為訓練基礎，學習過程也不夠靈活，這些都需要在人的協助下實現。 AlphaGo代表的也非人工智慧的全部，人工智慧大體可分為感知智慧（如語音識別）、認知智慧（如自然語言理解）和決策智慧。
“深度學習”能力獲得重大突破，意味著人工智慧將不斷進化，向更遠更高的境界邁進。這就是“深度學習”的魅力。 專業圍棋選手的反應值得關注。人工智慧所達到的高度。 人工智慧在經濟決策、控制系統和倣真系統等領域目前已得到越來越廣泛的應用，但主要還是集中在非類人人工智慧領域。
而近來，自動駕駛（無人駕駛）已成為主角。 自動駕駛汽車是汽車工業和人工智慧的集大成者。日常生活中，直覺和駕駛經驗讓人們覺得無人駕駛不可思議。然而如果以人工智慧視角看待無人駕駛，將無人駕駛汽車看做一台臺輪式智慧機器人，這些機器人憑藉探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智慧作為“聰明果斷的大腦”，從而實現快速移動。
這種人才在矽谷是稀缺的。” 人工智慧尚未無所不能 一場“人機大戰”帶來全球對人工智慧的集中關注，那麼，這是否預示著人工智慧的發展進入了大爆發期？ 一名研究人工智慧問題專家對《環球時報》記者説，可以斷言，人工智慧發展進入了快速軌道，但是不是爆發期還不一定，因為圍棋是人工智慧要解決的問題中相對簡單的一個，是相對完備資訊下的決策問題。
各國人工智慧技術飛速發展 隨著進入新世紀後第三次人工智慧浪潮的到來，通過“機器學習”與“深度學習”，用電腦來模擬人的思維過程和智慧行為（如學習、推理、思考、規劃等）得到極大發展。國際金融危機以後，歐美國家更加重視人工智慧技術的研究，在人工智慧基礎研究、人腦研究、網路融合、3D智慧列印等領域不斷有所突破。
弗朗茨·約瑟夫·拉德馬赫爾（德國烏爾姆大學數據庫和人工智慧學院教授）：這並不意味著機器與人擁有同樣形式的智慧，只説明在某些功能上，機器做到了類似甚至超過人類所能的事情，這有點像飛機和鷹的比較。 馬克·戴森羅特（英國帝國理工學院人工智慧學者）：人工智慧在過去5年加速發展，特別是在深度學習領域。
模倣之後，第二步便是超越人類。“阿爾法狗”最特別的一點就是，它可以“深度學習”。DeepMind公司CEO哈薩比斯説：“AlphaGo的棋風跟人類很像，因為它會像人一樣去學，而且在下棋？”這裡的SIRI就是一套人工智慧語音系統。 人工智慧，就是能以人類智慧相似的方式作出反應的智慧機器。家裏的掃地機器人可以自動發現污物並幫助打掃，這就是人工智慧的功勞。
人工智慧技術快要進入實用階段了。”他表示，未來5-10年是中國人工智慧發展的黃金時間，過去是學術討論，今後逐漸進入商用，如智慧機器人、無人駕駛汽車、語音識別等。李彥宏對人工智慧
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