随着这个领域带来了如此多的机会，在未来几年里看到人工智能在各个方面的发展也就不足为奇了。1、电子商务：这一领域的人气空前高涨。即使是电子商务部门正在解决的基本需求，它也时不时地出现新的特点。据预测，人工智能将在这里看到比以前多得多的变化。它比较可能有一个机器人，会问用户它可以如何帮助。这个机器人会考虑到以前的搜索和购买。未来几年，机器人可能会提供建议。总而言之，电子商务有望转向语音技术。2、自动化：汽车自动驾驶不再是梦想。但是，这项技术还没有发展到汽车可以在没有人为干扰的情况下行驶的程度。在这里，人工智能可以看到未来的变化。几年后，你比较有可能看到车辆，让你看到目的地，而你甚至不需要参与一点。3、教育类：不用说，教育有着特殊的作用。人工智能使人们可以接受虚拟教育，也可以获得前所未有的工具。未来几年，学习分析技术支持的智能教学系统将被普遍采用。人工智能可以被部署到这样一个程度，教育将看到一个完全不同的面貌。人工智能可以分析用户的行为模式。重庆VPU人工智能大数据分析
强人工智能观点认为计算机不只是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES，VOL.3，1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU-RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要比较长时间，对于这样的问题，人能在比较短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在只是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。湖北AI人工智能超融合人工智能的应用领域：自然语言处理。
人工智能的应用领域：1、逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中较持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不只需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。2、自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识--世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技**和产业变革的中心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。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。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不只限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不只在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。人工智能定义为对“智能代理”的研究。黑龙江NPU人工智能计算机视觉
对于AI供应商而言，启用快速测试目前是一项技术挑战。重庆VPU人工智能大数据分析
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。 重庆VPU人工智能大数据分析
