与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展。“人工智能＋医疗”概念应运而生。
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深度学习和神经网络技术，通过识别、诊断疾病，AI有望为医学带来变革。
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当下，大数据快速积累、大规模并行计算的实现以及新算法不断涌现成为了深度学习爆发的催化剂，这也直接推动了人工智能在很多传统领域中的进展。在安防行业中，人工智能也从概念逐步落地，人脸识别、图像识别等技术与视频监控系统的深度结合使得智能安防有了实质性的发展。
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近年来，机器学习（Machine Learning， ML）和深度学习（Deep Learning， DL）的应用领域极速扩张，而数据、更快的硬件、更好的算法则是推动人工智能的进展的三大基石。
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上天赐予人类惊人的学习能力。我们从出生开始就学习复杂的任务，如语言和图像识别，之后在一生中以这种第一学习体验为基础不断进行修正。
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英特尔11月30日上午在北京举行“2016英特尔人工智能论坛”。本次大会可以认为是英特尔在人工智能，特别是深度学习上的战略布局在国内的首次全面展示。新智元在此前的报道中曾提到，英特尔的深度学习技术现在很大程度上依赖于今年收购的芯片公司Nervana。
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世界各地的医学图像分析组正在迅速进入该领域，并将 CNN 和其他的深度学习方法应用于广泛的应用当中。许多不错的成果正在涌现。
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人工智能所研究的是让计算机去模仿人类思考的科技，但实际上，人工智能学界的普遍共识是人工智能实际上还处于非常低智的阶段。目前绝大多数的系统，包括神乎其神的深度学习神经网络，都还没有达到能够思考的程度。
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DeepCare团队一直积极地探索人工智能深度学习算法在病理图像中的运用。此次也将开发的算法运用在该项实验中，与医生诊断的结果进行对比。令人惊喜的是，人工智能算法判定的敏感性达到了92.5%。
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2016年，AlphaGo战胜韩国围棋选手李世乭再次引爆了全球对于人工智能的讨论和关注。计算机视觉作为人工智能技术的基础，受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展，正在成为影响行业发展的下一个引擎。
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人工智能理财市场空间巨大且处于拐点。科尔尼咨询预计，到2020年，智能理财的渗透率将提高到6%左右，管理的资产规模将达到2万亿美元（2015-2020年复合年均增长率约70%）。
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人工智能的自我调适和学习能力，处理人类自然语言的能力，以及提出并评估解决方案的能力，是医疗卫生领域的必然需求。
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整个人工智能发展历史，几乎一直随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引发人工智能新一轮热潮的深度学习，其名称中的“深度”某种意义上就是指人工神经网络的层数，深度学习本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。
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