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知名電腦科學專家李開復在中國清華大學發表的「人工智能的黃金時代」演講，即指出「過去5年深層學習的準確率已從75％達到97％，人類的平均準確率則在95％，這2％的領先看似微小，卻代表錯誤率降低40％以上」。如果維持目前的發展趨勢，未來幾年機器認知的能力便有可能超過人類，僅是影像和語音的識別，即可發展相當多的應用。
人工智慧技術再次興起，作為決策工具的角色益發成熟，隨著資料儲存能力、硬體效能及演算法進步，2013年藉由深層學習技術提升電腦視覺和語音辨識精確度，人工智慧的感知能力趨於穩定和成熟。
深層學習是一種機器學習技術，使用多層網路，能夠學習抽象概念，同時融入自我學習，而且收斂相對快速。藉由自我學習，電腦可從大量的樣本中逐層抽出相關的抽象概念，當累積到足夠多時，即表示機器已得到理解，能夠做出識別的判斷和決策。
超過半個世紀的努力，人們終於掌握關鍵技術，協助機器建立感知與決策之間的連結能力。雖然僅是做到如同人類透過看、聽二感理解世間部份事物的程度，但已經取得相當重大的突破。
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