人工智能通过数据实现重复学习和发现的自动化。但人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。人工智能不需要自动完成手动任务，而是执行频繁、大容量、计算机化的任务，可靠且无疲劳.对于这种类型的自动化，人类的信息供给仍然是必不可少的建立系统，并提出正确的问题。

人工智能分析更多、更深入的数据。使用有很多隐藏层的神经网络。几年前，几乎不可能建立一个五层隐藏的欺诈检测系统。所有的一切都随着难以置信的电脑力量而改变大数据。你需要大量的数据来训练深度学习模型，因为他们直接从数据中学习。你能给它们提供的数据越多，它们就越精确。

AI增加智力。对现有的产品。在大多数情况下，人工智能不会作为一个单独的应用程序出售。相反你已经使用过的产品将通过人工智能功能得到改进，就像Siri作为新一代苹果产品的一个特性而增加的功能一样。自动化、对话平台、机器人和智能机器可以与大量数据相结合，以改进家庭和工作场所的许多技术，从安全预警到投资分析。

人工智能达到难以置信的精度。通过深层神经网络-这以前是不可能的。例如，你与小米的小爱，阿里的天猫精灵和百度人工客服的互动都是基于深入的学习-而且我们越多地使用它们，它们就会变得越来越精确。在医学领域，深入学习、图像分类和目标识别的人工智能技术现在可以与训练有素的放射科医生一样精确地在磁共振成像上发现癌症。

人工智能通过渐进学习算法进行自适应。让数据执行编程，人工智能发现数据中的结构和规律，从而使算法获得一种技巧：该算法成为分类器或预测器。所以，就像算法可以教自己如何下棋一样，它也可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给出新的数据时，模型就会适应。反向传播是一种人工智能技术，它允许模型在第一个答案不完全正确的情况下，通过训练和添加数据进行调整，在2017年就已有报道，人工智能编程已经可以投入工作。

人工智能从数据中得到了最大的资源。当算法是自动学习时，数据本身就可以成为知识产权，所有的一切答案都在数据中呈现，你只需应用人工智能就可以得到答案。由于数据的作用现在比以往任何时候都更加重要，它可以创造一种竞争优势。如果你拥有竞争激烈的行业中最好的数据，即使每个人都在使用类似的技术，最后你也会在竞争中会获胜。