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1.更丰富的数据。人工智能需要大量的数据来学习，社交的数字化为其进步提供了可利用的原材料。诸如物联网（传感器等）、社交和移动计算、科学和学术界、医疗保健以及许多新的应用程序等来源的大数据可以用来训练人工智能模型。不出意料，目前在人工智能领域投资较多的公司，比如亚马逊、苹果、百度、谷歌、微软等，同时也是数据较多的公司。
3.更复杂的算法。更高效的性能和更便宜的计算花费使得科研人员能够开发和训练更高级的算法，这是因为他们不再受限于过去硬件约束的限制。因此，深度学习现在正以惊人的精确度解决特定的问题（例如，语音识别、图像分类、手写识别、欺诈检测等），更先进的算法继续推动人工智能技术的发展。
4.更广泛的投资。在过去的几十年中，人工智能的研究和发展主要局限于大学和研究院等机构。资金缺乏以及人工智能问题的困难性导致其发展甚微。如今，人工智能投资不再局限于大学实验室，而是在许多领域都在进行发展--政府、风险资本支持的初创公司、互联网巨头和各行业的大型企业等。
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2023-03-09
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