使用同样的数学方法，研究人员正在改进自动驾驶汽车，开发可以识别疾病的医疗扫描技术，数字助理不仅能识别语音，还能理解它们，另外还有自动化的股票交易系统和机器人，它们能接收到以前从未见过的东西。
由于人工智能人才数量很少，大型科技公司也在招聘最优秀、最聪明的学术人才。但是教授这些技术的人却变少了。
2015年，Uber从卡内基梅隆大学的开创性人工智能项目中招募了40人，为其自动驾驶汽车项目工作。在过去的几年中，有4位最知名的学术研究人员离开了斯坦福大学的教授职位。在华盛顿大学，20名人工智能教授中，有6名目前正在休假或部分休假，并为外面的公司工作。
Oren Etzioni在华盛顿大学担任教授，负责监督非营利组织艾伦人工智能研究所的工作。他说：“学者们正在进入工业领域。”
一些教授正在寻找一种妥协的方法。华盛顿大学教授Luke Zettlemoyer拒绝了谷歌旗下西雅图实验室的一份工作，他说，这一职位的薪水是他目前的三倍，根据公共记录，大约是18万美元。相反，他选择了艾伦研究所的一个职位，让他可以继续教学。
Zettlemoyer说：“有很多教授正在平衡科技行业工和学术的工作。”“科技行业的薪水要高得多，但人们之所以坚守学术岗位是因为他们真正关心的是如何做好一位学者。”
为了引入人工智能工程师，谷歌和Facebook等公司正在开设课程，旨在向现有员工传授“深度学习”和相关技术。像Fast.ai这样的非营利组织，以及像Deeplearning.ai这样的公司，由曾经参与创建谷歌大脑实验室的斯坦福大学教授创建，提供在线课程。
深度学习的基本概念并不难理解，只需要高中水平的数学就可以了。但真正的专业技能则要求更复杂的数学才能和直觉，有人称之为“黑暗艺术”。自动驾驶汽车、机器人技术和医疗保健等领域需要有专门的知识。
为了跟上步伐，小公司正在寻找不同寻常的人才。一些人正在聘请拥有必要数学技能的物理学家和天文学家。其他来自美国的初创企业也在寻找亚洲、东欧和其他工资较低地区的工人。
“我无法与谷歌竞争，我也不想。”旧金山初创企业Skymind的联合创始人兼首席执行官Chris Nicholson说。该公司已经雇佣了来自8个国家的工程师。“在那些低估工程人才的国家，我提供了非常有吸引力的薪酬。”
但是，这个行业的巨头们也在做着同样的事情。谷歌、Facebook、微软等公司已经在多伦多和蒙特利尔开设了人工智能实验室，在美国以外的地方进行的大部分研究都在进行当中。谷歌也在中国进行招聘，而微软在中国的业务一直很强大。
不出意料的是，许多人认为，人才短缺的问题多年来都不会得到缓解。
“当然，需求大于供给。而且情况并没有很快好转。”Yoshua Bengio说，他是蒙特利尔大学的教授，也是著名的人工智能研究人员。“培养一名博士需要很多年的时间。”