AIL域中機器學習、計算機視覺、機器人等幾項熱點技術都在加快更新換代。如計算機視覺L域，谷歌公司的“谷歌大腦”（Google Brain）模型2013年對于圖像識別的準確度普遍在60%~70%之間，2020年已經可以達到90%以上，模型訓練的速度提G了8倍。又如智能翻譯L域，2017年商業L域帶訓練模型的d立機器翻譯云平臺僅有8家，2020年增至28家，其中LibriSpeech數據庫對于單詞識別的錯誤率從2017年的5%下降至僅1%。
曾經，尖端的深度學習技術需要大量的數據、計算能力和專業知識，非常昂貴。隨著技術加速進步，AI的應用程序和開發工具也逐步公開，為更多人所用，許多平臺都是開源免費的，不少L域的訓練成本也都大幅降低。云計算的普及和數據共享使用將使AI創新不再是少數人的專屬，能夠拓展到范圍實施。
在現代社會中，人們對機器和自動化的需求程度在不斷加深。以智能手機為例，目前的手機都具有多種支持AI的功能，包括語音助手、照片標記、面部識別安全性、搜索應用程序、推薦和廣告引擎等。在手機功能越來越強大的同時，人們對其依賴程度也在升J。此外，智能電器、智慧家居等都在通過提供更加便捷、準確、G效的服務改變人們的生活習慣。AI正在將曾經的幻想轉化為跨學科的現實，讓機器扮演更加重要的角色。
其發展應用呈現出更加積J的趨勢，同時也面臨新的挑戰。
隨著AI從精英科學發展成為主流工具，今后其或在某些方面遇到難以突破的瓶頸。
一是訓練模型需要的數據將更為珍貴，各國政府、企業、研究機構都更加重視并加強對數據和隱私的保護，或限制AI的快速發展；
二是隨著應用的普及，AI在就業、生物、社會公平，甚至機器與人的關系方面都將面臨現實的倫理挑戰；
三是部分L域AI帶來的顛覆性創新，如自動駕駛，相關監管措施是否能及時跟進，將對其應用產生深刻影響。
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