- 核心技术:机器学习通过数据学习规律;自然语言处理实现人机语言交互;计算机视觉赋予机器“看”的能力。
- 应用领域:涵盖医疗保健、金融服务、交通出行等,辅助诊断、评估风险、实现自动驾驶等。
- 发展趋势:深度学习深化,与物联网融合,强化学习应用拓展。
- 伦理与社会问题:涉及隐私保护、算法偏见、就业结构调整等挑战。
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