就在同一个月，希顿领导的研究团队在默克公司举办的一次竞赛中获胜，竞赛内容是识别出能开发出新药物的分子。该团队正是采用深度学习技术，把注意力集中在那些最有可能符合他们目标的分子上，从而取得成功赢得了2.2万美元的奖金。
目前，在这方面表现最好的就是IBM公司的计算机沃森(Watson)。Watson运算更快，记忆力更好，它也懂一些人类语言中的暗喻和双关。2011年，Watson在美国最受欢迎的智力竞赛节目Jeopardy中战胜人类，获得冠军，从而声名大噪。微软也已经在WindowsPhone系统和必应语音搜索中用到了深度学习技术。
数据驱动安全 人工智能技术应用于企业安全
深度分析技术推动人工智能的发展，但另一方面，神经网络要发挥作用必须先接受训练。比如说，一台机器要教会自己识别人脸，必须先被展示一个训练集，其中包含成千上万的照片。也就是说，对于深度学习和人工智能，需要越来越多的数据。
虽然谷歌、Facebook、微软等科技巨头已坐拥海量数据，但依然需要更加开放的互联网数据输入。如今交通、医疗、健康、企业管理等各类领域都开始了与人工智能结合，很多新的应用和产品已经惊艳亮相，而大量数据也成为其发展的重要支撑。
大数据的发展带来了人工智能的一个新浪潮，受到从学术界到工业界的广泛重视，也推动了“数据驱动安全”时代的来临。目前，包括360天眼在内的不少企业产品，凭借自身拥有的海量互联网数据，进行自动化挖掘分析，为企业提供专属威胁情报。关于360天眼的更多数据挖掘技术，王占一将会在黑帽大会上进行深度讲解。
基于大数据的深度学习法，已经改变很多不同领域的研究。在过去，研究人员需要使用不同的技术用于语音识别、图像识别、翻译和机器人。但现在使用这一项技术，就能用于企业安全、社会管理等诸多研究领域。而随着这项技术的加入，所有这些领域都演变速度都会变得更快。
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