YoshuaBengio，GeoffreyHintion，and YannLeCun三位科学家因为其在人工智能的深度学习领域的贡献而共同获得图灵奖的100万美元的年度奖。三位科学研究家在上个世纪90年代和2000年代开发的技术，使得计算机视觉和语言识别等重大问题取得了重大的突破进展，同时他们的研究工作还支持了AI技术从自动驾驶领域到自动医疗诊断领域的扩散，并逐渐应用于社会的各个行业。而且三位科学奖在人工智能的萧条期，也就是被称之为“人工智能冬天”的时期，依然坚信着人工智能技术，并且不断的研究创新技术，这才是作为一名科学家最可贵的品质。
“人工智能AI+”教育解决方案面向高校，主要提供不同层次人才培养体系、教学方案、实验室与配套环境搭建方案，以及线上线下融合式职业人才培训方案。课程内容以人工智能为核心，与云计算、大数据、智能硬件等领域相互交叉融合，强调人工智能在各个行业的应用。人工智能及相关产业的急速扩张，带来巨大的人才缺口。据悉，全球目前仅拥有约 25 万名人工智能专业人才，而人工智能与各传统行业、新型行业相互渗透，从与人工智能深度交叉的数据科学领域来看，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前也只有约30万人，人工智能垂直及交叉领域极小的人才存量远无法满足整个产业稳健增长的宏观需求。
人工智能已部分通过图灵测试，该有点危机感了作者：未知我们知道人工智能已经在下棋等众多领域比我们更厉害，而且它们现在已经开始涉足文学、绘画、音乐创作领域。很多人都在思考，我们是不是会被机器人取代？
相对生命的复杂性，人们目前对医疗健康理解仍比较粗浅，人工智能在医疗健康目前的运用也不能有效的应对各种问题，但这并不妨碍我们对这一领域的探索。人工智能在医疗健康领域的典型应用有：医疗影像分析、病历管理、身体健康管理等。
与计算机的发展历程类似，人工智能的初代产品必然成本较高。因此，人工智能最前沿技术将主要应用在两种场景：（1）可复用性强，从而摊薄每次使用成本，例如谷歌知识图谱。（2）应用价值高。例如金融投资、医疗健康、知识产权等领域。这些领域的特点是，投资人、医生、专利员的人力成本很高。通过人工智能技术辅助这些领域的专业人士，提高生产效率，是更合理的选择。
当然，尽管这个成果很重要，但它对人工智能领域来说只是一个小小的起点，不代表未来的机器学习都必须采用这种方法。正如它颠覆了「计算机如何理解概念」这个课题一样，在这个日新月异的领域中，极有可能下个月就出现一种新方法，将它甩在后面飞扬的尘土中。
当然，以上所有的数据都是推测，它只代表了现在人工智能领域的专家的中位意见，但是它告诉我们的是，很大一部分对这个领域很了解的人认为2060年是一个实现超人工智能的合理预测距今只有45年。
