在过去的几年中，人工智能(AI)受到了很多关注。技术人员和未来学家已经对AI的潜力及其成果进行了几种解释。着眼于客户，可能性从预测趋势到建议措施再到制定解决方案。
由于AI应用程序而产生的更改潜力由多个因素激发。首先是AI本身的概念，这不是一个新现象。数十年来，研究人员，认知专家和高科技专家在诸如太空，医学和天体物理学等领域使用复杂数据，已使用数据帮助获得深刻的见解，以预测趋势并建立未来模型。
由于三个关键杠杆，人工智能现在已经从研究实验室的领域转移到了商业世界和日常生活中。硬件，电信和软件方面的创新和技术进步一直是将AI推向最前沿并试图超越数据和分析领域的催化剂。
曾经被认为是一项重大突破，能够在“先有先后”场景过渡到机器学习并能够处理数百个变量(但主要是结构化数据集)的情况下分析数据。使用算法的手工技术确实找到了将非结构化数据转换为结构化数据的方法，但是机器学习可以处理的数据量有限。
有了80%的数据都是非结构化的，并且意识到只有将结构化和非结构化数据都综合起来，数据分析的真正价值才有可能实现，因此出现了深度学习，它能够处理成千上万的因素并能够得出推论每天有数百亿的数据，包括语音，图像，视频和查询。从非结构化数据确定模式-多语言文本，多模式语音，视觉已经日趋成熟，从而使推荐引擎更加有效。
促进AI迅速采用的另一个重要因素是硬件的发展。今天的CPU(中央处理单元)用途广泛，设计用于处理顺序代码，而不是用于解决与大规模并行问题有关的代码。在此，以前主要考虑用于游戏等应用程序的GPU(图形处理单元)现在正在部署，目的是满足商业机构，政府和其他领域的需求，这些领域需要处理庞大数据量以支持并行需求。智能停车场，零售分析，智能交通系统等领域的处理。
因此，这一重大转变的关键驱动力是硬件和云托管的发展，用于捕获，存储和分析数据的先进工具和软件，以及使我们始终保持联系和支持的各种设备数据量。这些方面以及电信技术的发展将继续发展，使商业机构，政府和社会可以找到为普通人提供卓越体验的解决方案。无论是农业，卫生，破译犯罪，运输还是维护治安，我们已经开始看到数字技术的发展和人工智能的民主化将很快成为现实。
