人工智能技术具有正、反两方面的作用，在造福于人类的同时，也存在各种风险。理论上可能存在四种风险：技术失控、技术误用、应用风险、管理失误。
人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含：算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
人工智能如何处理数据？如果把重点放在数据的处理方式上，那么长期共存的方式大概有两种： 特征学习、特征工程。
智能是学习的能力，以及解释、解决问题的能力；人工智能是脱离生命体的智能，是人类智能的体外延伸；通用人工智能面向不同的情境，能够解释、解决普遍性的智力问题，通过不断学习，积累本领，进化成长。
据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。人工智能（AI）和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。事实上，IDC表示，到2025年，认知系统所触及的分析数据量将增长100倍，高达1.4ZB。
毫无疑问，人工智能（AI）一直是2010年代的技术主题，随着新的十年的来临，这一趋势似乎不会消失。在过去的十年中，人们会回想起真正可以被视为“智能”机器的时代，就像我们人类一样，他们具有思维能力和学习能力，并开始在科幻小说之外成为现实。
中国在人工智能治理方面的努力，需要与世界其他国家和地区、包括在技术研发上领先的美国的努力相互联通和协调。为此，中国对与各国探讨扩大共识、缩小差异，秉持开放态度。清华大学战略与安全研究中心的人工智能治理项目小组着眼于国际共同规则，于2018年7月，在世界和平论坛上提出“人工智能六点原则”，探讨人工智能综合性治理的宏观框架......
人工智能（AI）已经成为了生活的一部分，这个过程是如此迅速而且无缝，以至于我们当中的很多人仍然没有意识到它对社会的影响会有多深。人工智能分析已经提高了从制造业到零售业在内的众多行业的生产力和效率。
自上世纪50年图灵的一篇论文《机器人会思考吗？》开启人工智能的大门，人工智能的研究便一时成为科学、资本的热点，但先后经历几次大起大落。然而去年一场人机大战，再次掀起了一场全球人工智能热潮，至此AI吸引了无数企业参与，无需质疑，人工智能是当前科技界热门的事件，也被视为新的科技革命，人工智能（AI）席卷了整个世界。
人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。