人工智能的一项显著应用就是移动应用程序的语音识别功能。能够记录用户的位置，并提供热门景点之间的最佳交通路线，提醒用户有关事件，通知用户路况等等。
互联网上的上下文广告也是通过人工智能的程序布局的。这种广告能够根据用户之前访问过哪些站点，对哪些广告做出了积极反应以及在社交网络的个人介绍向用户推送特定的广告。即使是文本编辑器中的常规拼写检查，也得益于人工智能系统。
通常来说，IT世界有五个工作领域：信息的收集，传输，存储，处理和表示。人工智能解决的是其中的两个领域中的问题：信息的处理和存储。AI访问的信息库存储在AI本身中，就像我们生活中发生的事会存储在我们的记忆中一样。人工智能根据这些已有的信息处理接收的新信息，并在此基础上得出合理的结论。
好吧，人工智能是伟大而有前景的技术。但是从事AI工作的都是哪些人呢？运营一个AI驱动的项目又需要他们做什么呢？简单来说， AI专家首先要以正确的格式描述和呈现基本信息。他们通常将信息按特定系统的标准系统化，即形成主题区域的概念模型。然后，为了确保人工智能的进一步工作，他们需要教会机器如何学习或者如何做机器学习例程
家想一想我们在十几年前二十年前没有 AI 这样一个概念的时候，我们做系统写程序是怎么写的？我们基本上是手写规则，比如说要做一个图书查询，所有的规则都是手写的如今算法开始变得智能化了，很多像是图像识别、机器翻译等，都开始要求不仅有底层的系统，还要有上层的算法，这个算法是和数据结合起来，最后来实现上面的应用。理解假设检验容易被 AI 工程师遗忘的内容。要熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，清楚这些假设在什么情况下可以使用，如果假设被违背了的话，又需要做哪些工作去弥补。具备最基本的编程能力，对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统（比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有最基本的认识。
