Sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne uczenie się za pomocą zestawów danych. Jednak sztuczna inteligencja ma pewne podstawowe różnice w porównaniu z automatyzacją opartą na sprzęcie, ponieważ może niezawodnie wykonywać ciągłe zadania o dużej objętości. W przypadku takiej automatyzacji nadal wymagana jest interwencja człowieka w celu zainicjowania systemu. Automatykę, platformy komunikacyjne i maszyny można zintegrować z ogromnymi danymi, aby zastosować je w kilku nowych aplikacjach. Biorąc pod uwagę, że sztuczna inteligencja dodaje inteligencję do istniejących procesów, nie może być postrzegana jako niezależna aplikacja. Na przykład w produktach Apple nowej generacji Siri jest przydatną funkcją. AI wykorzystuje algorytmy progresywnego uczenia się, które umożliwiają programowanie danych. Potrafi znaleźć strukturę i nieprawidłowości w danych do wykorzystania w klasyfikacji i/lub prognozie. Na przykład program oparty na sztucznej inteligencji może nauczyć się gry w szachy, a także może być używany do polecania następnego produktu kupującym online. W ten sam sposób modele dostosowują się do nowych danych. Technika propagacji wstecznej pozwala algorytmowi udoskonalić się za pomocą danych uczących i nowych danych, jeśli przewidywane wyniki nie są dokładne. Sztuczna inteligencja może analizować duże dane z ukrytymi warstwami sieci neuronowych. Może uzyskać wyższą dokładność dzięki głębokim sieciom neuronowym (https://www.javatpoint.com). Modele DL wymagają trenowania Big Data, ponieważ uczą się bezpośrednio z zestawu danych. Im więcej danych jest wprowadzanych do modeli, tym dokładniej przewidują one wyniki. Na przykład Alexa, wyszukiwarka Google i Zdjęcia Google używają podejścia DL; im częściej je wykorzystujemy, tym dokładniejsze stają się. W medycynie można zastosować techniki DL oparte na sztucznej inteligencji, klasyfikację obrazów i techniki rozpoznawania obiektów, aby prawdopodobnie wykryć chorobę za pomocą rezonansu magnetycznego z prawie taką samą niezawodnością, jak w przypadku wyszkolonych radiologów. Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, ale uzupełnia ludzkie zdolności, dzięki czemu można je lepiej wykonywać. Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji uczą się zupełnie inaczej niż ludzie, powinny postrzegać rzeczy inaczej i mogą łatwo wizualizować relacje i wzorce, których ludzie nie mogą zobaczyć. W ten sposób partnerstwo człowiek-AI może zaoferować wiele możliwości:
(i) Może zapewnić dalsze wsparcie naszych istniejących zdolności i umożliwić lepszą percepcję i zrozumienie.
(ii) Może wprowadzić analitykę do branż, w których obecnie wykorzystywana jest sztuczna inteligencja.
(iii) Może być stosowany do ulepszania technologii analitycznych, takich jak widzenie komputerowe, analiza szeregów czasowych itp.
(iv) Może pokonać bariery ekonomiczne, językowe i tłumaczeniowe.
(v) Dostarcza know-how ML do wykorzystania do budowy modeli predykcyjnych dla sztucznej inteligencji.
(vi) Może nauczyć się, w jaki sposób oprogramowanie ma być wykorzystywane do przetwarzania, analizowania i wyprowadzania znaczeń z języka naturalnego.
(vii) Może przetwarzać obrazy i filmy dla kilku aplikacji czasu rzeczywistego.
(viii) Może budować inteligentne systemy zapewniające interaktywną komunikację między ludźmi a systemami SI.