现在说的AI技术上大部分指的是deep learning （deep neural networks）。方法几十年前就有了，只不过那时还不能构建deep的结构，效果没那么好。
这几年随着big data，GPU，和deep learning自己的发展，可以train deep效果非常好的模型。 deep learning的好处是它可以进行抽象话思维，而且并不需要人太多的干预（也就是说自动化），和应用广泛。夸张的说，如果你可以把感情量化，定义出一个object 或loss function，机器也可以有感情。
这也让AI可以用到更复杂和更广泛的task中，提高生产率，引领下一次的工业革命。我想提的一点是经济发展靠的是技术革命，并不是印钱，印钱起到扩大和延迟作用，提高不了生产率，也无法阻止衰退的到来，该来的总是会来。
知道neural network的发展史的也大概知道AI需要多少时间才能各个领域开花，开始真正意义上的工业革命，5-10年是最少的时间。举个例子，现在transformer是比较火的技术，但他们只适用有限的领域，并不能用到每个领域。现在一个好的趋势是，越来越多的人认识到AI的重要性，这也加速了他的发展。
