人工智能从上世纪八十年代开始兴起，许多初创公司、政府、以及大型企业都开始部署人工智能系统，来处理过去由人类专家执行的任务。相比于传统的编程语言，这些系统大多基于行为规则，然后形成“记忆”，人工智能系统可以处理更多计算密集型任务，比如机器学习，规划和调度，以及自然语言处理等。在如今这个大数据世代，很多人相信人工智能已经彻底颠覆了科技行业，雷锋网此前也做过不少相关的研究及报道。
不过，在人工智能发展的过程中，它的核心要素并没有发生太大变化。举个例子，NASA 在上世纪八十年代末到九十年代推出的航天飞机(Space Shuttle)计划，结果整个产业链都成功实现了商业化，包括无人驾驶探测器、太空望远镜、空间站、以及行星探测器等。甚至有些技术也应用在了 ERP 行业和电商、客户关系管理和广告市场营销应用领域里。最近几年，人工智能技术还在其他很多行业内得到了广泛应用，包括：
生命科学：人工智能可以学习临床试验数据，然后为患者匹配最合适的治疗药物，或是寻找最理想的医生。
网络安全系统：人工智能可以预测企业网络的潜在危险(至少能告诉企业该在什么地方买保险)。
物联网系统：基于 RFID 标签，人工智能可以对资产位置变化做出反应，而且还能预测、分析某些特定场景，防止犯罪。
以上几个领域，雷锋网也有不少相关的文章详细描述了人工智能在这些领域所起的作用。此外，许多人们日常交互，且耳熟能详的系统也采用了人工智能技术，比如苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 可以收听我们的语音指令，亚马逊网站可以智能推荐商品，Netflix 可以按照用户喜好推送节目，自动泊车和无人驾驶系统，能够下国际象棋和围棋计算机，等等。
人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。
一、强化吸收数据
基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据(绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估)和批量数据(一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表)。
二、自适应性
利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。
三、反应性
现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入(通常来自于各种流媒体数据平台)，然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。
四、前瞻性
许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景(情况)随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。