其中最重要的變化來自於人工智慧。在工作中，對於許多工作都要求人工智慧——生物醫學，語言翻譯，機器人教育，金融服務，財務和保險，金融科技，醫療保健等。在過去10年間，我們看到許多大企業都聘請了大量的人才。但我們仍然感覺非常困難？人工智慧的發展速度是多少？是我們以前想象的嗎？我們能夠學習它多快？目前，雖然人工智慧在經濟社會中非常流行，但它能有多大的影響力呢？

隨著工業自動化、大資料和其他關鍵技術的發展，人工智慧可能會迅速發展。但這種巨大變化在現實世界中應用，在過去20年裡是透過基礎設施建設和投資建立的。這是否能夠帶來新的機遇？我們看到，人工智慧也是大型企業的戰略重點。如今的大型企業已經不是小型企業的競爭對手。過去的數十年裡，大公司透過一種以戰略性研究領導的企業組織，利用大量的能識別，標記和最佳化演算法來不斷創造新的知識和流程。

一旦技術進步，特別是技術的自下而上可能會變得更加普遍。然而，要讓機器像人的大腦一樣進行學習，不是一個隨意的做法。然而，有了一些技術，比如深度學習和自然語言處理，大型企業可以制定新的策略，開發新的方法，來讓機器理解世界和理解他們的工作。從我們所看到的資料看，人工智慧正在不斷重新進入市場。

神經網路的原理是，在神經元之間形成網路，它們的作用是讓神經元們形成一個結構，以便讓自己接收到輸入並且進行輸出。換句話說，一個結構形成，這個神經元就會輸出結果。有些神經元產生很多輸出，其他神經元產生很少輸出，每次的輸出都不同。當神經元產生輸出的時候，就稱為輸入或者輸出神經元，這就是我們所說的神經網路。