人工智能发展有很长的历史，其中，深度学习模型于（）提出。

以深度学习为主要代表的人工智能开始进入产业化开发与深耕阶段。

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当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）

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微软推出人工智能系统Adam、人工智能助理小冰和Cortana，通过深度学习大幅提升（）水平。

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大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。

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人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为（），即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。

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人工智能融合发展主线是加快人工智能与经济、社会、（）深度融合。

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（）技巧即把零星时间压缩到最低限度，使一项活动尽快转为另一项活动，免去很长的过渡时间。

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人工智能研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与（）和社会科学等学科深度融合

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下列有关人工智能发展历史的说法中，正确的包括（）。

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