智能家居设备和医疗保健应用正在利

连接主义和神经网络 研究人员将注意力转向受人脑功能启发的神经网络。神经网络是人工神经元的互连层，可以处理数据并从数据中学习。这导致了用于训练神经网络的反向传播算法的发展。尽管最初很兴奋，但由于计算能力有限和缺乏足够的训练数据，神经网络仍面临挑战。· 冬天 世纪 年代对 的厚望在接下来的十年中却遭遇了失望。人工智能研究的资金和兴趣下降，导致了所谓的“人工智能冬天”。进展缓慢，许多人工智能项目被放弃或搁置。

大数据和机器学习 大数据的出现和计算能力的进步引发了人工智能的重生。机器学习技术允许系统自动从数据中学习而无需显式编码，这是研究的主题。监督学习、无监督学习和强化学习的算法变得流行。语音和图像识别、自然语言处理和推荐系统的创新推动了人工智能应用的发展。神经网络 电子邮件营销列表 和深度学习近年来，机器学习的个分支深度学习领域取得了巨大的进步。多层深度神经网络在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等系列应用中表现非常出色。循环神经网络 和卷积神经网络 作为架构模型已广受欢迎。借助图形处理单元 等尖端硬件，深度学习训练的速度加快了。· 人工智能在日常生活中人工智能已经渗透到我们日常生活的方方面面。





和 等虚拟助理利用人工智能算法来理解和响应用户查询。人工智能驱动的推荐系统使我们的在线体验个性化。自动驾驶汽车、用人工智能来提高效率和便利性。· 道德和社会考虑随着人工智能变得更加强大和普遍，道德和社会考虑变得越来越突出。关于人工智能系统中的偏见、公平性、隐私透明度和问责制的讨论变得至关重要。确保负责任且符合道德的人工智能开发和部署已成为当务之急。· 值得注意的是，人工智能是个不断发展的领域，新的进步不断塑造其发展轨迹。人工智能的未来很可能会在可解释的人工智能、人工智能伦理强化学习以及人工智能与机器人、量子计算和增强现实等其他新兴技术的交叉等领域取得进步突破。