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什么事件引起人工智能第三次浪潮
2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。
2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。
随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。
人工智能的发展过程经历了三次浪潮两次寒冬
第一次发展高潮（1955年—1974年）达特茅斯会议之后是大发现的时代。计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自然语言、微世界在当时最具影响力。
第一次寒冬（1974年—1980年）AI遭遇到瓶颈。虽然机器拥有了简单的逻辑推理能力，但遭遇到当时无法克服的基础性障碍，AI停留在“玩具”阶段止步不前，远远达不到曾经预言的完全智能。公众开始激烈批评AI研究人员，许多机构不断减少对人工智能研究的资助，直至停止拨款。
第二次发展高潮（1980年—1987年）一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，人工智能研究迎来了新一轮高潮。
第二次寒冬（1987年—1993年）科学家发现，专家系统虽然很有用，但它的应用领域过于狭窄，而且更新迭代和维护成本非常高。研究再次遭遇了财政困难，一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。
第三次发展高潮（1993年至今）在摩尔定律下，计算机性能不断突破。云计算、大数据、机器学习、自然语言和机器视觉等领域发展迅速，人工智能迎来第三次高潮。
人工智能第1次浪潮的标志性成果包括
人工智能的第一次浪潮是1956年~1976年，主要是符号主义、机器证明、人工智能逻辑语言进步比较快，当时最大的一个成果是专家系统、知识工程。人工智能在发展初期非常热门，被广泛看好。1958年，在人工智能诞生两年之后，有两位大师(Simon与Newell)提出了一个著名的预言，预言10年之内很多事情人工智能都能解决。
人工智能每次浪潮的特点
从技术的研发周期判断，人工智能行业正处于第三波浪潮爆发期，而这波浪潮最大的特点就是与业务紧密结合的AI应用场景逐渐落地，比如说智能汽车、智慧安防、智慧医疗、工业视觉、车载领域的ADAS和DMS产品等。
随着核心算法的突破、并行计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑，在深度学习等新理论的驱动下，近十年来迎来质的飞跃，产业结构也日趋成熟。
在需求爆发和政策鼓励下，产业化落地加速，当前人工智能产业有望进入规模商用的红利兑现阶段。
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