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Perkins表示，当使用智能工具和功能解决特定于行业的问题时，人工智能将提供巨大的价值。医疗、银行、保险、零售和制造业的组织中正在出现创造性的应用程序。Perkins说：“这在很大程度上是因为组织希望更好地将数据资产实现货币化，并利用新的数据流来发掘见解。”

自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。尽管这是任何技术都无法完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且，降雪后的一段时间内，招牌可能仅部分可见。使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。