当企业计划在未来进行人工智能投资时，以下人工智能技术将确保其在未来保持合规性和安全性。联合学习。联合学习是一种越来越重要的机器学习训练技术，可以解决机器学习较大的数据隐私问题之一，尤其是在具有敏感用户数据的领域中（例如医疗保健）。过去十年的传统做法是尽可能地隔离数据。但是，训练和部署机器学习算法所需的聚合数据已造成严重的隐私和安全问题，尤其是在企业之间共享数据时。联合学习可让企业提供聚合数据集的洞察力，同时在非聚合环境中确保数据的安全性。基本前提是，本地机器学习模型是在私有数据集上训练的，模型更新在数据集之间流动以进行集中聚合。至关重要的是，数据永远不必离开本地环境。通过这种方式，数据在保持安全的同时仍能给组织带来“群体智慧”。联合学习降低了单个攻击或泄漏的风险，因为数据不是存放在单个存储库中，而是分散在多个存储库中。AI促进了计算机工业网络工业的发展。湖北GPU人工智能人脸识别
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMONBLACKBURN在其哲学入门教材THINK里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他光光是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，现在的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为比较需要智能的。天津GPU人工智能产品方案人工智能有效延伸价值链条，扩展利润空间。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生**性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流率领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
一个人工智能的子领域，表示了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。大多数研究人员希望他们的研究结尾将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能，就像是人类一样。AI模型能够识别数据中的趋势和模式。
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JOHNMCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTHCONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。云南AI人工智能计算机视觉
由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。湖北GPU人工智能人脸识别
如今，人工智能在捕获，处理和分析数据方面起着举足轻重的作用！合并数据元素和管理数据中心也变得越来越高效和有用。随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外，数据中心生态系统还吸引了许多国际高科技公司参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区的较佳投资环境和就业机会。尽管他们在带来数字**方面发挥了关键作用，但他们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio称，到2025年，将有80%的企业关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足，基础设施挑战，环境问题等，这些数据是合适的。对此的解决方案是利用人工智能来增强数据中心的功能和基础架构。湖北GPU人工智能人脸识别
