人工智能（AI）的驱动力主要来自于创新和数据驱动。
首先，创新是推动人工智能发展的关键因素。随着科技的进步，新的技术和方法不断涌现，为人工智能的发展提供了更多的可能。例如，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的发展，使得人工智能在各个领域的应用越来越广泛。此外，跨学科的研究也推动了人工智能的创新，如将生物学、心理学等学科的知识应用于人工智能研究中，使得人工智能更加智能化和人性化。
其次，数据驱动是人工智能发展的另一驱动力。数据是人工智能的基础，没有大量的数据，人工智能就无法进行有效的学习和训练。因此，收集、整理和分析大量数据是人工智能研究的重要任务。通过数据分析，可以发现数据中的规律和模式，从而指导人工智能的决策和行为。同时，通过对数据的挖掘和分析，还可以发现新的知识，推动人工智能的发展。
总的来说，创新和数据驱动是推动人工智能发展的重要驱动力。只有不断创新，才能使人工智能保持竞争力；只有充分利用数据，才能使人工智能更好地服务于人类。
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