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智能寒冬期间采取以数据为中心的方法是将技术引入新领域和用例的关键一步。它们还证明了人工智能可以解决现实世界的问题。 现代人工智能（2000 年代至今） 随着兴趣、资金和进步的复苏，人工智能在普及度和用例方面均得到了扩展。 大数据与深度学习 大数据是人工智能技术重生和发展的主要因素，它提供了大量数据来训练复杂的模型。

这些数据使专家们能够创建深度学习。深度学习是机器学习 推特数据 的一个子集，它使用多层神经网络来模拟复杂的模式和表示。 深度学习算法的重要性在于其在语音和图像识别等任务中的表现。最大的突破之一是 ImageNet 竞赛中的卷积神经网络 (CNN)。这提高了图像分类的准确性，并展示了深度学习的强大功能。 DeepMind 的产品 AlphaGo 是深度学习的又一个重要里程碑。

它在一场非常复杂的围棋比赛中击败了世界冠军，表明该技术可以解决许多人认为超出人工智能能力范围的战略性复杂问题。 日常生活中的人工智能 如今，人工智能已不可避免地出现在我们的日常生活中。亚马逊和 Netflix 等许多大公司都利用人工智能根据我们的偏好推荐产品和内容。Alexa 和 Siri 等虚拟助手利用人工智能帮助我们完成任务、回答问题和控制智能家居设备。