克里斯：再深入一点，深度学习的一些分类包括无监督的预训练网络（unsupervised pre-trained networks）、卷积神经网络（convolutional neural networks）、循环神经网络（recurrent neural networks）和递归神经网络（recursive neural networks）。36
艾美：这些技术可以用来创造强大的东西。然而，机器学习面临的一个挑战是，它仍然无法解释自己是如何预测或提出解决方案的。正因如此，人工智能也被称为黑匣子。
克里斯：我知道。目前还没有商业上可用的系统能够解释自身的思维过程。
艾美：然而，机器学习和深度学习真的很擅长感知和预测模式，因此这些技术对于解析书面和口头数据以及图像和视频中的人脸等非常有用。
克里斯：这些技术在科学上非常迷人，它们正在推动消费者和企业的数字化转型。AI是在社交、移动、网络、云端，甚至现实世界中以极快的速度发生数字化转型的根本驱动因素之一。
艾美：这难道不是事实吗？在处理企业对企业（B2B）的问题上，AI正在发挥巨大的作用，包括工作流（workflow）、工作流程、供应链、生态系统、预测智能、客服机器人、环境、社交媒体、搜索引擎优化（SEO）、登录页和内容管理等方面。