目前基于人工智能的机器学习与深度学习仍然未有成果，但是人们正在寻找可以帮助人们超越自身的一大突破方向。可能是人工智能或机器学习技术的机遇。在那里我们有一些可行的技术实践及概念。1.人工智能人工智能技术在过去几年不断进展，尤其在ai已经成为一门科学时，但随着科技的日渐成熟，人工智能的技术应用仍在扩大。由于其应用领域的转变，大部分技术已成为一项基本能力，因此，这是一个极具诱惑力的领域。

人工智能的最新成果可分为三个阶段。第一阶段就是我们现在已经开发的模型，包括图像识别，自然语言处理和专注于人类感知智能的机器学习系统。另一组就是基于深度学习的机器学习系统，包括学习视频游戏的人工智能系统。随着人工智能技术的不断进步，大多数人工智能的应用仍然在研究中。这些系统现在仍在研究中，我们仍可能看到其潜在的应用。在大多数情况下，人工智能的应用将是深入而复杂的。有很多主要因素可以使得设备具有可编程性。比方说，智能交通应该是完整的人工智能。它可以包括规划，路线，预警等。

但是，随着人工智能的发展，它还可以解决其他基本问题，如分析和情感分析。因此，人工智能是一项很深远的技术，因为它已经超出了简单的深层模型本身。人工智能和机器学习在过去几年中受到了热捧，人工智能已经超出了ai仅仅依靠概率机器学习的水平，通过机器学习以及基于深度学习的方法，设备可以解决数千个基础问题(可能超过100万个)。机器学习正在取代大多数机器学习系统，包括图像识别，自然语言处理和神经网络。这种趋势还将持续发展。因此人工智能的发展不仅仅是为了解决更复杂的问题(例如情绪分析)，还有更广泛的用途，如数据分析，数据增强等。

2.机器学习如果我们考虑通用的问题，就可以使一些机器学习方法得到广泛，但其他问题也很重要。一般而言是在对话和自动机器翻译方面。另一方面，在许多机器学习任务中，特征通常是一类特有属性。如图像识别任务，特征可以与图像本身相关联。例如，图像由颜色，形状，纹理等许多特征组成。从某种意义上说，在其对象上标签的数量将确定输入序列是否包含这类特定属性。这种做法称为“数据驱动”，例如，它在一类问题之中是有用的，因为与传统相比，他们能够使更多的人从任何对象之上识别分类。3.深度学习当深度学习处于机器学习系统的核心时，它为自然语言处理提供了基础，特别是自然语句理解。有很多深度学习应用领域，包括对话和自然语言处理。