“人工智能”這一術語通常用來描述任何能夠獨立做出復雜而智能決策的機器，這與能夠模仿或重復人類決策的機器有所不同，但這是一個經常被誤用的術語。自從艾倫·圖靈在上世紀40年代為計算機的智能提出了著名的“圖靈測試”理念以來，人工智能技術的應用已經成為現實。而性能更強大的計算機能夠即時評估越來越多的數據，這使得編寫“狹義”人工智能算法成為可能。這些算法已經具備了智能推理的能力，但只是針對一種預先確定的任務。狹義人工智能在各行業領域中有許多應用，以下將介紹其中的一些。

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采用人工智能的機器或算法必須能夠滿足如下標準：

(1) 推理

能夠使用理性推斷或歸納出真理。分析過去的數據和社會或自然范例以積極做出明智的決策是人工智能的關鍵標準。

(2) 感知

人類和動物通過使用感覺器官感知和探索并理解世界。人類大腦可以評估看到、聽到、觸摸或聞到的信息。人工智能必須能夠感知數據：無論是由定量數據、視覺數據、音頻數據還是其他任何數據。

(3) 語言

雖然機器通常可以模仿人類的語言，但它不被認為是智能的。為了實現真正的智能，機器必須能夠使用生產性語言。生產性語言涉及使用推斷的含義和已知范例來創建句子，而不僅僅是從數據庫中搜索合適的詞語。計算機中生產語言的主要測試被稱為圖靈測試。艾倫·圖靈是現代計算機之父之一，他設計了一項測試，旨在確定計算機是否可以智能地使用語言。如果計算機在5分鐘的鍵盤對話中， 30%的時間以上讓對方誤認為是人類，那么就成功通過了圖靈測試。

(4) 學習

學習是智能的重要標志。人工智能的機器或算法可以在沒有任何人工輸入的情況下接收數據、分析數據并改進其自身的功能。從理論上來說，機器學習計算機可以通過不斷審核數據和性能，比人類更容易識別改進領域。它還可以從外部數據集學習，這在業務應用程序中非常有用。

那么，人工智能在各行業領域的應用是什么?可以了解一些典型的例子。而人工智能是最活躍和最吸引人的研究領域之一。

(1) 商業智能

商業智能可以為企業分析和收集數據以制定戰略。人工智能在這一領域絕對具有革命性。人工智能程序可以做出非常準確的預測見解。而在商業智能的術語中，預測洞察本質上是市場預測。傳統上，這些是由人類實施的，他們分析數據并繪制出預測路線圖。人工智能程序可以分析更多數據集，并更準確地創建預計的結果。它們可以有效地從先前預測的成功和失敗中吸取教訓，并不斷改進自己的表現。

(2) 運輸和庫存自動化

人工智能技術在運輸和庫存自動化行業發揮重要作用。通過對分析采購數據和庫存的應用程序進行編程，以便自動訂購新商品，可以解決運輸積壓和庫存短缺問題，企業可以通過這種方式避免庫存過多或庫存不足，并且不會錯過發貨期限，從而節省大量費用。

(3) 客戶服務

人工智能已被證明在在線客戶服務中很有用。智能聊天機器人能夠為客戶提供即時建議。隨著時間的推移，這些機器人提供的服務會變得更好，因為它們會學習更多的社交線索并開發智能協議。目前，這些機器人程序的應用范圍通常很窄：如果問題看起來很復雜，它們往往會將問題提交給工作人員。然而在未來，通過圖靈測試的人工智能聊天機器人將無法與人類區分開來。這對企業有著明顯的經濟效益，他們可以將員工重新分配到更具生產力的任務中。

(4) 市場營銷

市場營銷行業中的人工智能主要用于洞察目標受眾，而在人工智能興起之前，這種洞察是非常耗時的，而市場調查是任何營銷活動的重要組成部分。人工智能搜索大型數據集，以產生更準確、更具洞察力的客戶資料。這樣就可以創建有針對性的廣告，并為投資于營銷活動的企業帶來更可預測和更豐厚的回報。

(5)制造業

雖然機器人技術已經在制造業中應用多年，但人工智能才剛剛開始進入這一領域。人工智能程序可以從錯誤中吸取教訓，并識別制造項目中的任何結構缺陷。這是一個特別重要的因素，在創造敏感和高度精確的項目，如衛星和計算機組件。投資人工智能的制造商可以放心，因為他們知道生產線上的質量審核過程是智能的，而且都是準確的。

當然在某些情況下，沒有什么設備能夠取代人類。人類將始終在制造業中發揮主導作用，即使它主要圍繞人工智能設備的維護。需要注意的是，本文提到的人工智能應用程序都無法完全取代人類，人工智能的應用范圍仍然很狹窄。