正文
在人脸识别领域，人类的准确率是99.1%，深度学习能做到99.7%，很多人说，这也没什么嘛，但反过来看错误率的话，
0.3是0.9三倍的关系，看数字要讲方法，否则结果会很不一样。
我们看2013年的时候，用一些非深度学习的传统方法去做语音识别，我们做到了准确度百分之九十六点几，而人类的话是百分之九十九点一，差距仍很大。但现在，用深度学习的方法，准确度已经到了99.7%，也超过了人类。
雷鸣将人工智能的发展比作人类历史发展上另一个极重大事件：“让我们看看历史上有没有什么事情是最重要的。那就是工业革命！有一位教授在论文中指出，工业革命是世界经济史上唯一重大的事件。
接下来，雷鸣以“创新”为着眼点，以工业革命和人工智能发展作为两个切分点，比较了农业社会、工业社会和信息社会的不同特点：
如果我们进入到某种称为智能社会的社会，那么可能基于技能的重复性工作会被大量替代。创新有一定的失败率，但是投入其中的人越多，基数越大，社会发展就会越快
。
我们能看到，到某个时间拐点之后，未来社会发展会更加快速。这会对社会产生极其深远的影响，比如说对财富的定义，对我们的工作形态，对社会的组织结构都会发生根本影响。
接下来，雷鸣分析了人工智能现在进步迅速的原因：
为什么会是现在？为什么现在正好是这个拐点？人工智能为什么现在进步的如此之快？首先人工智能发展的必要因素，我们就说是三要素吧。第一个因素，是数据。你没有大量的数据，你就没法学；第二是运算能力；第三个就是算法。那这三个要素为什么现在突然爆发了？我们看其实就是数据和运算能力的提升到了一个临界点，这个点以后，很多原来解决不了的问题，变得能解决了。
那么，我们刚才说的这几个要素都在怎么变化？第一，我们说数据，由于电脑网络，将来咱们还有什么物联网传感器等等，这些会导致数据的增长，每年都以50%的速度在增长。这是什么意思？这就是说，基本上每一年半到两年翻一番，记得这一个结论，就是说数据涨的太快了，这个我们人做事情都是线性的，它可不是，它是指数级的。
