AI的功能正在突飛猛進地發展，並且機器開始以接近人類的水平理解事物。一些人認為這是革命性的進步，而另一些人則謹慎地看待它。人工智慧通常可以理解為另一個稱為仿生技術的領域的子集。這種科學使用自然作為人工創新的模型來模仿技術系統中的自然過程。
隨著機器學習能力的提高，計算機開始具備學習能力和計算能力以及具有一定水平的創造力和個體能力，讓我們一起研究一下人工智慧的2個實例。
人的感知就像計算機上的一組輸入設備。視覺數據進入人類視網膜，然後通過視神經流向大腦。在內耳開始神經元編碼過程之前，聲波先進入外耳，然後再進入中耳。觸摸，嗅覺和味覺類似地將外部刺激轉換為內部神經活動。我們的記憶庫是一個資料庫，可以在其中交叉引用，識別和使用這些感官信息。該計算機在輸入，轉導和存儲的配置中反映了人體解剖結構。雲技術已經發展成為一種集體意識，可以存儲，審查和分發共享的知識和想法。圖像和聲音識別軟體使用攝像頭和麥克風硬體輸入數據並與雲進行交叉引用，進而向用戶輸出所見或所見的解釋。識別應用基本上充當了感官搜尋引擎，而機器人技術和自動運輸識別技術演變為導航和運輸設備。
預測技術有很多經濟上的誘因。該規範通過衡量客戶的行為和數據在市場營銷中得到廣泛應用，以預測商業活動並最大化利潤。分析可幫助企業確定在哪些方面進行努力並獲得最理想的結果，並幫助他們做出在現代數字經濟中競爭所需的預測。但是，隨著預測分析技術不斷完善醫學和環境科學等學科，預測性健康IT系統致力於提高健康科學的準確性和效率，並將預防醫學提升到幾乎可以實現自動化的水平。
有許多著名的科學家和技術人員相信人工智慧可能會帶來災難性的後果，他們相信人工智慧可能是人類最大的生存威脅，他認為最好是儘早參與人工智慧的發展，以便可以將其引向人類進步而不是私人利益。該技術是否會造福於人類本身就很難預測。但是幾乎可以肯定的是：誰在早期控制人工智慧技術，誰就會對整個人類文明產生巨大的影響力。