其实，我自己在30多年前就做人工智能了，可是很可惜的是，创业必须要生逢其时，所以我做的很多工作，无论在对弈、语音识别、自然语言理解，很不幸的是都没有生逢其时。因为，当时机器不够快，数据不够多，算法不够先进。但是，今天够先进了。

　　所以，我想介绍一下，机器学习里面最重要的一个突破，就是深度学习。

　　深度学习，简单的理解，就是给非常非常大的神经元，用特别大量的数据充进去训练。它就可以在某个领域，在识别方面、分类方面，或者预测方面，远远超过任何过去的算法。这是过去五年中，所推演出来的。

　　这个学习的算法，特别适合特别大量的数据量。所以，当你数据量大的时候，就可以做出各种以前做不了的东西。

　　什么情况才能用人工智能？人工智能不是万能的，我们在很多情况下还是远远超过电脑的。但是，下列5个情况的时候，人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：

　　1、海量的数据。这基本是千万以上的数据，所以当你听很多人说大数据(有一万个样本)，都是没有用的，千万级别的数据。

　　2、这时候还需要顶尖的科学家，不是一个程序员、工程师就可以做的。

　　3、要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”，你们都能听懂，但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲，它是搞不懂的。

　　4、要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击，去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击，在淘宝没有购买，在滴滴没有打上车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。

　　5、用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。

　　可能很多人说，人工智能是什么机器人、无人驾驶，这个好长远啊。其实不是的，你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候，它背后都是一个人工智能的引擎。

　　我们在这里可以看到一些过去认为比较遥远的数据：

　　(PPT内容)上面是图象识别的比赛，机器已经超越人了。

　　下面这个图是语音识别的比赛，机器也已经超越人了。

　　标注，把算法对进去，就会产生价值，刚才谈到的每个例子，淘宝、百度、滴滴，都是真实的人工智能的例子，以后只会有更多。

　　所以，如果你是一个创业公司，当你的用户达到了千万级别的时候，你肯定是需要这个的，因为在你的系统里面绝对需要做一些判断和推荐，你要推荐什么商品给用户，该放什么样的广告，这背后都可以用到人工智能引擎。