在这个方法论的指导下，靠着“三驾马车”——算法、大数据、强算力，支撑起了现在的AI能力。算法上主要以深度学习为主，数据则强调要足够大（且是有监督的标注数据），由于深度学习动辄需要通过训练设定上亿的参数也导致了非常依赖强大算力的支撑。
于是，只要满足下面两个条件的AI任务，都能够得到好的解决：
1）专用AI任务(而非通用AI)。例如医疗影像中，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”数据肥沃(通过商业模式大量获取数据)。所谓好数据，一方面要有较大的规模，另一方面则是要有好的标注。
微软亚洲研究院院长洪小文博士曾提出图示的AI能力金字塔。
按照这种金字塔层次，目前的AI技术仍还停留在第二层的「感知和简单推理」上面，也即相当于非人类灵长类动物的层次。
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