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机器学习和人工智能一直在不断发展。最近，带有统计深度学习的经典机器学习是一个热门话题;现在它就像一部 iPhone 6S——过时了，而且会被新的先进超级人工智能颠覆。
Real-World AI、Causal ML 和 Deep Causal Learning 是当今最新的市场趋势，开启了新的跨 AI 时代。
“石器时代的结束并不是因为它们用完了石头——而是因为开发了更好的技术来满足人类不断变化的需求”。石器时代随着金属加工新技术和新技术的发现而结束。
同样，化石燃料的时代不会因为我们的石油、天然气和煤炭耗尽而结束。化石燃料来源将被可再生能源取代，因为新技术使它们比不可再生能源更具成本效益。
同样，由于新的跨人工智能技术和技术、模型和算法使当前的人工智能变得陈旧和过时，作为石器时代的工具，狭隘和弱、专业化和模仿人类的 AI/ML/DL 的数字时代正在结束。
对于领导者和所有公民来说，对人工智能、机器学习和深度学习之间的根本区别有深刻的理解至关重要。
当准确了解您的组织如何利用这些不断增长的颠覆性技术时，可以从对 AI 的共同理解中获得越来越高的业务洞察力。
以下是一些依赖于现实世界人工智能的关键领域：
自动驾驶
农业产业
制造业
安全保障
超级计算
通信，包括技术平台、社交媒体网络、机器人和数字助理
卫生保健
教育
防御
太空探索和天文学
房地产
增强现实和虚拟现实
区块链
银行、贸易和其他金融服务
电子商务
机器人
娱乐
苹果、谷歌、亚马逊、微软和 Facebook 仍在研究基于统计的 AI/ML/DL，它们可能会模仿人类大脑、思想或行为的某些部分。
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2025-04-27
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