企业在实施人工智能策略之前，需要考虑采用一些新技术以帮助保护隐私，并确保符合安全标准。如果企业参与了下一代数字产品工程，那么尝试采用人工智能将帮助企业构建新的业务模型、收入流和体验。但是企业应该了解有关人工智能技术创新的头条新闻。例如AlphaFold解决了具有50年历史的蛋白质折叠问题，还有也许更具影响力的一些人工智能技术，这些进步使人工智能变得更加负责任和更加注重隐私。随着算法在训练和部署中吸收和采用了越来越庞大的数据集，特别是随着GDPR、CCPA、HIPAA等新隐私法规的发布，与人工智能机器学习机器学习相关的数据隐私只会变得越来越重要。事实上，美国食品药品监督管理局（FDA）较近发布了一项新的行动计划来规范医疗设备中采用的人工智能。不断扩大的监管框架部分地解释了数据隐私是这十年较重要问题之一的原因。人工智能有时被称为机器智能。甘肃NPU人工智能超融合
人工智能现代统计自然语言处理方法可以将所有这些策略以及其他策略结合起来，并且通常在页面或段落级别上达到可接受的准确性，但是仍然缺乏对孤立句子进行良好分类所需要的语义理解能力。
除了编码语义常识知识的困难之外，现有的语义NLP有时扩展性太差，在业务应用中不可行。除了语义NLP之外，“叙事”NLP的尽可能目标是体现对常识推理的多方面理解。机器感知[86]利用传感器（如摄像机（可见光谱或红外）、麦克风、无线信号和主动激光雷达、声纳、雷达和触觉传感器）的输入来推断世界各方面的能力。应用包括语音识别，面部识别和物体识别。 黑龙江GPU人工智能大数据分析人工智能作为新一轮科技**和产业变革的中心力量。
为什么AI具有网络安全潜力？人工智能由可以分析数据并从中学习的模型组成。AI模型能够识别数据中的趋势和模式。因此，它可以成为发现威胁和攻击的有效工具。人工智能如何帮助增强网络安全？下文讨论了AI承诺更好的网络安全的一些方式。1.管理漏洞大多数公司采取了被动策略，即只有在检测到漏洞后才开始采取措施。AI可以采取主动措施，使模型可以发现异常并提前提醒相关部门。2.更好的身份验证依靠传统的用户名和密码登录帐户已经屡次证明容易受到攻击。大多数人不花力气来创建一个强密码。即使这样做，也可能会将密码存储在未加密的文件中以记住它们。
80年代符号人工智能停滞不前，许多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。许多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及机构和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%;到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。人工智能以摆脱对资源、能源等要素的投入，更好地满足用户需求。陕西NPU人工智能虚拟化
人工智能随着机器变得越来越有能力。甘肃NPU人工智能超融合
人工智能的应用领域：机器翻译，智能控制，**系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和较先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。甘肃NPU人工智能超融合
