人工智能第三次发展热潮（2000~2017）

2000年以后机器深度学习：随着大数据和计算能力的提升，深度学习技术得到广泛应用。这些技术基于统计模型和神经网络，能够自动从数据中学习，并在图像识别、自然语言处理等领域取得重大突破。

得益于大数据技术的广泛发展和互联网获取到的海量真实数据。人工智能逐渐从一个科学家手中的“玩具”蜕变成出色处理某件单一事务的好帮手。

深度学习阶段

而2007年前后，和杰弗里 辛顿和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（Ruslan Salakhutdinov）提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。这一算法将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机，再使用有监督的反向传播算法进行调优。

而深度学习通过组合底层特征行程更加抽象的高层表示特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的出现大大提升了机器视觉、语言识别、机器翻译等领域应用的准确率。从而让人工智能逐渐出现在如今人们的视野里。

同一时间，出现强化学习、迁移学习、生成对抗网络等新技术的发展。

应用阶段

自2010年以来，随着深度学习技术的迅速发展和计算机算力的提升，人工智能在各个领域都取得了突破性的进展。

2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国一档智力竞赛节目中战胜了两位人类冠军，标志着人工智能在自然语言处理和信息处理方面取得了重大进展。

2012年，谷歌的无人驾驶汽车在加州进行了测试，标志着人工智能在自动驾驶领域的研究进入了实际应用的阶段。

人工智能在自动驾驶领域的应用

2016年，谷歌的AlphaGo围棋程序战胜了世界围棋冠军李世石九段，进一步证明了深度学习技术在决策类游戏中的强大能力。

AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石九段

这一切，好像在告诉我们，人工智能时代的到来。