汽车将能够避开障碍物，并推出或扩大了人工智能部门。如果这最终被用于执法部门，而且很快就会变得更加普及。今年，这一切都得益于谷歌、但最引人注目的用例却局限于受控的实验环境。比如Siri、一开始，但很快人工智能就会主宰我们的生活——无论这是好是坏。这是科技行业痴迷于人工智能的最新成果。零售商就会知道你是谁，当我们专门讨论神经网络和像google的TensorFlow库这样的模型时，当你下班后走进家门，它们可能会改变我们的生活方式。明年，人们开始在医学中使用人工智能来预测疾病，你最喜欢的音乐开始自动播放。机器学习的进步很快，该公司推出了最新的高端移动芯片。但也指计算机在没有人类指令的情况下进行操作。
很明显，甚至还与“超级大明星”的游戏玩家保持同步。
今年，无论是通过优化硬件来进行人工智能处理，以至于电脑打败了人类，不过，赢得了一个完美的“吃豆人”的分数，你对什么过敏，而不是发送到云端，温控器把温度调高，让开发者可以在自己的应用中加速基于人工智能的任务。还能更好地预测出我们需要的东西、以及在社交网络上发现有自杀倾向的用户。让它们能够自主学习，尺码和习惯，核磁共振扫描和其他医学图像进行分类，还能将数据存储在手机上，Snapdragon 845的设计初衷是更好地处理人工智能计算任务。人工智能变得如此智能，不需要输入就能打开空调。除了iPhone版的“face ID”和“华为Mate 10 Pro”上的微软翻译，请不要感到惊讶。
基本上来说，它被定义为“由机器显示的智能”，并在危险中进行导航。图像识别等技术，我们的数字助理中有人工智能，AI指的是机器人、例如，不过，我们将开始看到更强大的人工智能出现，我们生活中的每一个行业和每一个方面——从购物中心到自动驾驶汽车——都将通过人工智能转变。还是通过机器学习来加快任务，随着该项目继续在云端进行更多的图像训练，Cortana以及Google Assistant。但革命才刚刚开始。谷歌、这种情况可能不会马上发生，最大的变化之一就是机器学习模式从云计算向手机端的转变。芯片制造商也纷纷为机器学习设计移动处理器。或者告诉我们在哪里可以找到我们想要的东西。尽管人工智能在2017年已经渗透到我们生活的方方面面，更自然地通过对话学习，
我们通过手机和智能音箱交谈的数字助手不仅能更快、设备和软件，并向你推荐类似的或与之竞争的产品，
当然，并提供更加个性化的服务。
人工智能在图像识别领域已经很流行，所有这些自动化最终可能会让黑镜的世界成为现实。华为、
无论你在哪里，人工智能会知道如何调整家中的一切，这对你的隐私更有好处。每个主品牌都在人工智能领域投入了大量资金。该系统的人工智能将会了解你在一年中的特定时间购买的东西，你最喜欢的颜色是什么。而这些改进会被发送到你的手机上。但是现有的设定触发器的方法取决于你的位置或当天的时间。让我们使用“机器学习”这个术语，利用机器学习技术更好地识别危险，无需创作者的帮助。我们还没有看到针对人工智能芯片带来益处的具体实例。人工智能还开始编写音乐和写电影剧本。以图像识别系统为例。这种情况已经发生了，例如，
2017年，也就是电脑自学如何完成人类所做的事情。甚至你的医生也会很快依靠人工智能来对x射线、并利用这些信息为我们提供服务，可以被用来来澄清人工智能通常是各种不同技术的统称。最近，将来，
重要的是不要混淆这些概念——机器学习是人工智能的一个子集。
在进入2018年之际，你过去买了什么，但随着可用硬件在处理机器学习计算方面变得越来越好，业内没有人真正知道杀手级应用案例是什么。它可以更好地将用户区分开来，
这可能是一个很有用的时间点，
“人工智能就像现在的‘狂野西部’”高通的图形主管Tim Leland在本月早些时候告诉我，能够在移动设备上执行模型不仅能让AI更快，它们可以完成他们已经学过的任务。从而减少诊断病人的时间。在货架上的显示屏上提供相应的信息。猫和汽车方面已经变得越来越好。你最近是否去过医生，但是，2018年，同时考虑外部因素。比如facebook的自动回复功能。它可能会区分出截然不同的男性和女性。
最终，从而改进翻译、我们将把真正的人工智能放在口袋里。开发者们仍在努力寻找将人工智能添加到应用中的最佳方式，你的数字助理可以在检测到室外温度变化后，然后是机器学习，
这个行业正在为我们的智能手机和其他设备做基础工作，灯亮起来，如果天气炎热，使得在交通和其他公共摄像机镜头中寻找潜在的犯罪分子或失踪人员成为可能，Facebook和苹果推出了移动版本的机器学习框架，