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。人工智能的应用领域：逻辑推理与定理证明。山东GPU人工智能解决方案
IT服务管理（ITSM）IT服务规模巨大，实际上可以表示IT组织提供给结尾用户的任何硬件、软件或计算资源，无论该结尾用户是内部员工、客户还是业务合作伙伴。ITSM采用AIOps实现票务工作流、管理和分析事件、授权和监视文档等方面的自动化。虽然大多数组织为了提高效率而实施AIOps/MLOps，但许多组织发现，例如应用程序性能管理（APM）平台可以利用其丰富的数据资源作为预警系统，从而增加额外的安全层。随着人工智能/机器学习生命周期得到更严格的优化和结构化，安全和隐私风险将更容易识别和减轻。负责任地进行实验在过去的几年中，人们已经看到了许多强大的人工智能用例，但是未来将是确保这些用例背后的人工智能系统负责任地使用数据。随着越来越多的隐私法规发布，并且随着组织看到法规实际上增加了透明度和对客户的信任，是需要尝试负责任的人工智能的时候了。联合学习、可解释的人工智能和AIOps/MLOps将是三个比较好的起点。四川人工智能产品方案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。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加普遍的重视。并在机器人，经济决策，控制系统，仿真系统中得到应用。有名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
专属人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专属人工智能和通用人工智能。面向特定任务(比如下围棋)的专属人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专属智能领域。例如，阿尔法狗(AlphaGo)在围棋比赛中战胜人类头筹，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤病达到专业医生水平。人工智能的应用领域：**系统。
正如数字化历史所证明的那样，一开始新技术的**总是有限的，但是这从未停止过进步。在1980年代PC取得胜利之前，人们容易相信每个公司都需要一个拥有自己的计算机科学家的数据中心来参与第1波数字化。那不是发生了什么。取而代之的是，现成的产品具有明确定义的界面，使每个企业（无论规模大小）都可以利用IT创新。关键是PC：易于理解的灵活计算技术，如今已普遍使用。人工智能将在制造业中走同样的道路。制造商无需支付外部资源来领导AI项目，而是可以购买具有基本AI功能的产品，而无需外部帮助即可使用它们。这是一些组件供应商开发AI产品的基本假设之一。当然，您需要集中精力解决产品的复杂控制问题，但是您不必成为具有计算机科学学位的**。AI的中心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。辽宁GPU人工智能深度学习
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。山东GPU人工智能解决方案
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，获取相当丰硕的理论上和实质上的成果，如2009年康乃尔大学教授HodLipson和其博士研究生MichaelSchmidt研发出的Eureqa计算机程序，只要给予一些数据，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式，等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式，这计算机程序也能用来研究许多其他领域的科学问题上。山东GPU人工智能解决方案
