正如最近一次人工智能会议上的专家研究所示，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，智能机器将无一例外地完成任何历史上的所有工作，这些都是可能的。然而，人工智能今天已经在做很多事情了。从阅读到识别物体，人工智能无处不在。再来看看AI的出色表现。

说话

让个人能够和机器聊天，是人机协作的长期梦想。近年来，通过使用深度神经系统(如谷歌语音搜索)，PC理解自然语音的能力发生了变化。

谷歌研究人员用两个信息源构建了语音克隆系统：我们需要阅读的内容和我们需要阅读的语音示例。被谷歌昵称为“声音克隆”的人工智能研究，使计算机能够大声朗读，让每个人都能听到任何声音。

看见

虽然我们看不到人的行为，但AI可以作为机器视觉来“看”世界，分析视觉信息，并对我们看到的东西做出有益的选择。现在机器视觉已经得到了广泛的应用，它集成了自动驾驶车辆、面部识别、支付等功能。机器视觉广泛用于制造业，以帮助预测性维护和产品质量控制。

识别图像中的对象

微软专家在创新方面取得了有意义的进展，该创新旨在区分照片或视频中的物品，从而展示出一种能够满足准确度要求、有时甚至超过人类水平的性能的系统。

与该领域的其他科学家一样，微软依靠一种叫做深度神经网络的方法来训练计算机感知图片。他们的框架变得越来越成功，因为它使他们能够利用令人难以置信的深度神经网络，这些网络比以前使用的网络深几倍。

气味

人工智能研究人员正在生产人工智能工具，这些工具将能够通过闻一个人的呼吸来识别各种疾病。福布斯表示，它可以区分被认为是与人类疾病和压力有关的醛类的合成物质，包括癌症、糖尿病、脑外伤，甚至可以在其他症状被识别出来之前，识别出帕金森病散发的“木质麝香”。此外，人工智能机器人可以识别气体泄漏或其他酸性化学物质。无论如何，IBM正在利用人工智能创造新的香水。

现有药物的新用途

AI还可以更容易地找到现有药物不关注的疾病的药物。使用递归软件读取高通量筛选的结果，可以在细胞内自动进行药物检测。递归算法用于研究不规则细节中的单元。该产品可以量化细胞的数千种特征，如细胞核的大小和状态或内部隔间之间的距离。

理解情感

有一些AI工具可以跟随个人在观看视频时的感觉。人工智能的工作原理是收集人的面部表情、非语言交流等信息。那时，它将分析情绪数据库，以预测正在传达的情绪。然后，它根据这些数据决定活动。

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。这种创新使用现代算法来描述记录的行为是报复性的还是良性的，正如从文档本身物理上移除的文档功能的开发所示。人们应该告诉机器要考虑哪些参数、因素或功能，以便做出决策。学习机网络安全解决方案通常用于识别可疑情况。然而，关于如何处理它们的正式结论留给了人类专家。

读懂一个人的心思。

这很神奇，AI的长度证明了这一点。人工智能可以解密大脑信号，进行演讲。对于有语言障碍的人来说，这完全是意外。这就是为什么当大型技术组织(如脸书和埃隆马斯克)拥有自己的项目并利用人工智能的思维潜力进行开发时，应该不会感到惊讶。

贸易库存

人工智能可以在没有任何人为干预的情况下交易所有股票。使用各种类型的人工智能来完全区分和执行交易，包括一种受基因发展启发的人工智能和一种依赖概率逻辑的人工智能。每天，在分析了从市场成本和数量到宏观经济信息和公司簿记记录的一切之后，这些AI引擎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，在预测病人死亡方面比人更有帮助。根据一年内谁可能被击中，通过使用心电图结果将历史患者数据分类成一堆。