案例 1：OpenAI 的 ChatGPT
🔗OpenAI 网站（https://openai.com/blog/chatgpt/）↗🚀
ChatGPT 是一款人工智能聊天机器人，可以生成类人文本、翻译语言并编写不同类型的创意内容。ChatGPT 的创新之处在于其强大的语言处理能力，使其能够理解复杂的查询并生成内容丰富的响应。该技术已用于开发各种应用程序，例如聊天机器人、内容生成工具和教育辅助工具。
案例 2：DeepMind 的 AlphaGo
🔗DeepMind 网站（https://deepmind.com/blog/alphago-the-final-countdown/）↗
AlphaGo 是一款人工智能系统，可以玩围棋游戏。围棋是一种极其复杂的棋盘游戏，以前被认为是无法被计算机掌握的。AlphaGo 的突破性在于，它开发了一种新的算法，可以学习围棋的规则并制定获胜策略。该技术已用于开发其他人工智能系统，用于解决其他复杂问题。
案例 3：谷歌的 DeepDream
🔗谷歌 AI 博客（https://blog.google/technology/ai/deepdream-a-code-experiment/）↗🚀
DeepDream 是一款人工智能系统，可以生成奇幻而富有创意的图像。DeepDream 的创新之处在于，它使用神经网络来识别图像中的模式并生成新的图像，这些图像通常具有超现实主义和迷幻的外观。该技术已用于开发各种应用程序，例如艺术生成、图像编辑和娱乐。
案例 4：亚马逊的 Alexa
🔗亚马逊 Alexa 网站（https://developer.amazon.com/en-US/alexa）↗
Alexa 是亚马逊开发的一款人工智能语音助手。Alexa 的创新之处在于，它可以理解自然语言、执行任务并控制智能家居设备。该技术已用于开发各种应用程序，例如个人助理、智能家居控制和信息访问。
案例 5：特斯拉的 Autopilot
🔗特斯拉 Autopilot 网站（https://www.tesla.com/autopilot）↗
Autopilot 是特斯拉开发的一款人工智能驾驶辅助系统。Autopilot 的创新之处在于，它可以使用传感器和摄像头来感知周围环境并控制车辆的转向、加速和制动。该技术已用于开发各种应用程序，例如自动驾驶、交通拥堵缓解和安全增强。
案例 6：AlphaFold 解决蛋白质折叠问题
🔗DeepMind Blog（https://deepmind.com/research/case-studies/alphafold）↗
AlphaFold 系统利用深度学习除去打破生物医药界长期挑战—准确预测蛋白质结构问题。2020年, 宣布该系统可提供比历史任何方法都更加精确快速地预测结果，并因而赢得“生命科学界诺贝尔奖”——CASP14竞赛首奖。
