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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。北京GPU人工智能医学成像
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专属人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步明显，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还比较薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有许多“不能”，与人类智慧还相差甚远。天津AI人工智能目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯独工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器光光是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
研究价值：例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性比较强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。人工智能是技术革新，也是方式的革新。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专属了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。人工智能作为新一轮科技**和产业变革的中心力量。天津AI人工智能
人工智能在几乎所有领域的应用程度值得赞赏。北京GPU人工智能医学成像
对于AI供应商而言，启用快速测试目前是一项技术挑战。有时可能需要一些耐心来训练AI系统以准备在生产中使用，但这是值得的。一旦掌握了这些技巧，制造商便可以使用基于AI的机器人控制解决方案来灵活地实现手动工作站的自动化。拾取零件，追踪轮廓，插入电缆，组装产品，都可以通过机器人手腕上的单个小型摄像头来实现。由于所有组件都可以灵活地接受新任务的培训，因此机械臂和AI软件可以在生产中的不同位置使用。例如，在一家汽车供应商处，已经建立了一种简单的自动化解决方案，用于对来自半有序网格的金属零件进行分类。设施的照明条件难以预测，经常会受到阳光直射。此外，金属零件具有高反射性，必须考虑闪锈的发生。供应商与MicropsiIndustries联系，因为其AI系统可以处理这些差异-位置，照明条件，颜色和剩余包装的堵塞物。为此，该技术必须学会找到下一个零件，而不管一日中的时间，阳光强度，表面状况和包装巧合如何。北京GPU人工智能医学成像
