教育新闻网正如最近一次AI会议上的一项专家研究表明的那样，2050年是人工智能可以选择执行人类可以执行的任何智力任务的一年。到2050年，智能机器都将无一例外地完成任何历史上的所有工作，所有这些都是可能的。但是，人工智能今天已经在做很多事情。从阅读到识别物体，人工智能无处不在。让我们看一下AI的出色表现。
说话
使个人能够与机器聊天是人机协作的长期梦想。近年来，通过使用深度神经系统(例如Google语音搜索)，PC理解自然语音的能力已经改变。
Google研究人员将语音克隆系统构建为具有两个信息源：我们需要阅读的内容和我们需要阅读的语音示例。Google昵称“语音克隆”的人工智能研究使计算机可以大声朗读，让所有人都能听到任何声音。
看到
虽然看不到人们的行为，但AI可以用作机器视觉来“看到”世界，分析视觉信息并就所见事物做出有益的选择。如今，机器视觉已被广泛运用，它融合了自动驾驶车辆，面部识别，支付等功能。在制造中，机器视觉被广泛用于帮助预测性维护和产品质量控制。
识别图像中的物体
微软专家在创新方面取得了有意义的进步，该创新旨在区分照片或视频中的项目，从而显示出一种系统，该系统可以满足精度要求，有时甚至超过了人类水平的性能。
与该领域的其他科学家一样，Microsoft依靠一种称为深度神经网络的方法来训练计算机感知图片。他们的框架越来越成功，理由是它使他们能够利用难以置信的深度神经网络，其深度是以前使用的深度神经网络的数倍之多。
闻
人工智能研究人员正在生产AI工具，该工具将可以通过嗅到一个人的呼吸来识别各种疾病。福布斯表示，它可以区分与人类疾病和压力有关的被认为是醛的合成物质，包括癌症，糖尿病，脑部创伤，甚至可以在识别出其他症状之前就识别出帕金森病所散发出的“木香，麝香”。而且，人工智能机器人可以识别出气体泄漏或其他酸性化学物质。无论如何，IBM都是利用AI来创造新的香水。
现有药物的新用途
AI同样可以使发现针对现有药物未重点关注的疾病的药物变得更简单。递归利用软件来读取高通量筛选的结果，该筛选可以在细胞中自动进行药物测试。递归利用算法以不规则的详细程度调查单元。该产品可量化细胞的上千个特征，例如，细胞核的大小和状态或各个内部隔室之间的距离。
领悟情绪
那里有AI工具，可以跟随个人观看视频时的感受。人工情感情报的工作原理是收集人的面部表情，非语言交流等信息。那时，它会根据情感数据库进行分析，以预测正在传达的情感。然后，它根据此数据决定活动。
检测恶意软件
机器学习被广泛用于检测进入网络的恶意软件。这项创新利用现代算法将记录的行为描述为报复性的或良性的，正如从文档本身物理移除的文档功能的发展所表明的那样。人们应该告诉机器要考虑哪些参数，因素或功能，以便做出决定。机器学习网络安全解决方案经常用于识别可疑情况，但是，有关如何处理的正式结论留给了人类专家。
阅读一个人的思想
这真是令人惊讶，而AI来的长度证明了这一点。人工智能可以解密大脑信号并发表演讲。对于那些有语言障碍的人来说，这是完全令人惊讶的。这就是为什么当大型技术组织(例如Facebook和Elon Musk)拥有自己的项目并且正在利用AI的思维潜能进行开发时，它应该毫不奇怪的原因。
贸易库存
人工智能可以进行所有股票交易，而无需任何人工干预。AI利用多种类型的AI完全区分并执行交易，其中包括一种受遗传发展启发而另一种依赖于概率逻辑的AI。每天，在剖析从市场成本和数量到宏观经济信息和公司簿记记录的所有内容之后，这些AI引擎都会做出自己的市场预测，然后对最佳游戏计划进行“投票”。
预测死亡
研究人员发现了一种发现算法，该算法比人们更有助于预测患者的死亡。通过使用ECG结果将历史患者数据分类为一堆，具体取决于谁在一年的范围内可能会遭受打击。
