掀起人工智能发展的第三个高潮是​​深度学习技术的突破与大规模应用​​，其核心驱动力包括​​算力飞跃（如GPU/TPU普及）、大数据积累（互联网/物联网数据爆发）和算法创新（如Transformer架构）​​。这一阶段以AlphaGo击败人类棋手、ChatGPT等生成式AI的涌现为标志，实现了从感知智能到认知智能的跨越。

1. ​​技术突破​​：深度学习通过多层神经网络自动提取特征，解决了传统算法依赖人工设计规则的局限。2017年Transformer架构的提出，使模型能并行处理序列数据，催生了GPT、BERT等大模型，在自然语言处理、图像识别等领域达到人类水平。

2. ​​算力与数据支撑​​：云计算和专用芯片（如英伟达GPU）提供了训练超大规模模型的硬件基础，而互联网产生的海量文本、图像数据成为训练“燃料”。例如，GPT-3训练数据量达45TB，参数规模突破1750亿。

3. ​​应用场景爆发​​：从医疗影像诊断、自动驾驶到智能客服，AI渗透至各行各业。生成式AI更创造出绘画、音乐等新内容，推动生产力变革。例如，Stable Diffusion可根据文字描述生成高质量图像。

4. ​​社会影响与挑战​​：AI伦理、数据隐私和就业结构重塑引发广泛讨论。各国加快立法规范，如欧盟《人工智能法案》对高风险应用实施严格监管。

当前，AI正迈向多模态融合与通用人工智能（AGI）探索，但需平衡技术创新与安全可控。企业应关注真实场景需求，避免技术泡沫；个人需提升数字素养，适应人机协作新时代。