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在這個方法論的指導下，靠著“三駕馬車”——算法、大數據、強算力，支撐起了現在的AI能力。算法上主要以深度學習為主，數據則強調要足夠大（且是有監督的標注數據），由于深度學習動輒需要通過訓練設定上億的參數也導致了非常依賴強大算力的支撐。
于是，只要滿足下面兩個條件的AI任務，都能夠得到好的解決：
1）專用AI任務(而非通用AI)。例如醫療影像中，看肺炎的AI就只能看肺炎，不能看肝炎；看CT的AI就只能看CT，不能看核磁。
2）“好”數據肥沃(通過商業模式大量獲取數據)。所謂好數據，一方面要有較大的規模，另一方面則是要有好的標注。
但這樣的AI，離我們所期望的相距甚遠。
微軟亞洲研究院院長洪小文博士曾提出圖示的AI能力金字塔。
按照這種金字塔層次，目前的AI技術仍還停留在第二層的「感知和簡單推理」上面，也即相當于非人類靈長類動物的層次。
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