不过，大多数人都不知道所有的这些突破从本质上说都是同一突破。它们均通过一种名为深度学习的人工智能（AI）技术来实现，不过不少科学家还是喜欢以其最初的学术名称来称呼它：深度神经网络。
神经网络最值得注意的地方是，没有人编制出计算机来执行上述的任何技术功能。事实上，没有人能够做到这一点。相反，编程人员给计算机引入学习算法，给它提供海量的数据（无数张照片或者大量的语音样本），进而对其进行训练，让它自行理解如何去识别物体、单词或者句子。
简单来说，这种计算机有自学能力。“实质上，你是有软件自己编写软件。”图形处理领先厂商英伟达CEO黄仁勋（Jen-Hsun Huang）指出。该公司于5年前开始大举押注深度学习技术。
神经网络并非新概念。该概念可追溯到1950年代，而许多重要的算法突破是出现在1980年代和1990年代。不同于当时，如今计算机科学家终于可以同时利用上强大的计算性能和海量的数据（遍布于互联网的图像、视频、音频和文本文件），这两点对于神经网络的良好运作必不可少。风险投资公司Andreessen Horowitz合伙人弗兰克·陈（Frank Chen）指出，“这是深度学习的寒武纪生命大爆发。”
掀起震荡
那一巨大进展激发了大量的活动。根据市场研究公司CB Insights的数据，AI创业公司上一季度的股权融资额超过10亿美元，创下历史新高。CB Insights指出，2016年第二季度该类创业公司共计进行了121轮融资，远远高于2011年同期的21轮。2011年至2016年，该类创业公司的融资总额超过75亿美元，其中逾60亿美元来自2014年之后。（9月末，5家AI领域的领先者——亚马逊、Facebook、谷歌、IBM和微软——共同成立AI非盈利合作组织，旨在推动公众对AI的理解，以及进行道德伦理和最佳实践方面的研究。）
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