AI 的现状
　　IBM Watson 的平台经理 Jonas Nwuke 认为：“ AI / 认知计算的目标是辅助人类更好的做出决定。系统在规模上进行学习，吸收经验变得更强大，并以一种更自然的方式与人类进行交互。”
　　Progress 的首席布道官 Todd Anglin 说：“目前，软件开发业存在的问题是，AI 是个总称，它经常被误用或滥用，其本质在某些方面就被滥用。它代表了很多东西，但很多时候我们都用之不当。例如，AI 是个伟大的营销术语，开发商往往只是强行将其插入解决方案之中，以达到脱颖而出的目的。App 的用户会普遍认为，具备人工智能，那么其肯定是款智能化、强大的 App 。在其它情况下，开发人员会使用术语，以表示该应用程序试图为用户做一些事情。例如，Tesla 使用术语“自动驾驶车”称呼自己开发的车辆，这样更易于大众理解，但事实上他们的车辆并非完全自动驾驶，因为它还需要人类在一旁照看以防万一。简单的图像识别、目标检测、挑战和响应系统都做到了一定程度的 AI ，但开发商在给他们的应用程序打标签时，还需要更明智一些。相反，开发人员应该关注基本概念，如机器学习或深度学习。我们必须花更多的时间来观察这些东西，以及它们是如何被利用或在软件中使用的。当我们谈论 AI 时，我们真正讨论的东西是什么?”

　　Neurala 公司的使命是“让软件变得更聪明”，其 CEO Massimiliano Versace 认为：“有开发商根本不明白 AI 的真正含义。AI 最近的成功，使开发人员可以很轻松的从网站上下载软件包，并在数据集上进行训练，如图像识别、视觉处理或自然语言处理等。但这并不是人工智能的意义所在。真的 AI 是思考大脑，并尝试在软件中模仿它。大脑的功能不仅仅是识别物体。它可以思考、感知和行动，它是有情感的。真正的智力有三大主要成分，大脑、身体和思维。大脑由软件背后的算法或数学组成，处理输入的数据。身体是智力赖以生存的硬件。而思维则是运行算法的计算能力。如今，这三种成份融合在一起，使得该领域发展起来更容易，成本更低。现在 AI 正步入正轨。而其挑战是创建一个不仅可以进行图像识别的应用程序。”
　　Gartner 研究员 Tom Austin，Alexander Linden，和 Reynolds 最近发布了一份“行业应该定义并有效使用智能机术语”的报告。报告中说道：“人们应该使用描述性的词语，区分人类智能和人工智能，并忽略营销术语如‘ AI ’或‘认知能力’。相反，‘智能机器’这一术语更为合适，也更不会令人产生反感。将人文特性分配给技术，会扭曲我们对可真正实现项技术的理解。智能机器技术根据经验改变行为，它不完全依赖于人们的指令/他们可以自主学习，并能产生出人意料的结果。”

　　人工智能背后的数字大脑
　　Anglin 还说：“ AI 是开发商和企业都在努力研发的一项功能，也涵盖了他们的服务和解决方案;但是这些企业和开发商都要利用早已就位的数字大脑。随着越来越多的人开始使用机器学习和基于 AI 的系统，这些系统将变得越来越聪明，这将使它们更加完美，并鼓励更多的人选择它们。”
　　Anglin 认为现存的主要数字大脑有：
　　Facebook：Facebook 有一个 AI 研究部，其目标是推动机器学习发展，以及开发智能机器。最近公司开放了其 AI 硬件设计，代号为“ Big Sur ”，它可以在处理大规模的 AI 计算。公司还发布了新的算法，如分割框架 DeepMask ;基于深度学习的文本理解引擎 DeepText ;局部细化模型 SharpMask 和对象检测方案 MultiPathNet 。此外，Facebook 的 CEO Mark Zuckerberg 宣布将很快向世界推出其个人 AI 助理。
　　Google：Google 最近开放了用于机器学习图书馆的 TensorFlow 框架。在 Anglin 看来，TensorFlow 比其它的认知服务要复杂一点，但它封装了大量的科学项目和软件包，使得大部分应用程序开发人员可以使用，并将其嵌入到他们的应用程序中。
　　IBM Wastson： IBM Watson 是一款认知系统，它被设计用于理解数据，推理，和规模性学习。它提供认知 APIs，利用自然语言处理、机器学习和其他的事情来分析数据，从数据中学习，并获得见解。
　　IBM的 Nwuke 说：“系统的价值所在是超越一般的抽象化概念，并用专业的方式进行推理。”
　　Microsoft：Microsoft 提供的认知服务，允许开发者使用强大的智能算法建立 Android， iOS 和 Windows 上的应用程序。 其服务包括视觉，演讲，语言和知识的 APIs 。