自然语言生成是一种时尚技术，它将结构化数据转换为母语。计算机通过编程实现算法，把数据转换为用户的期望格式。自然语言是人工智能的一个子集，帮助内容开发人员自动化处理各种各样的内容，并以所需的格式进行输出。内容开发人员可以使用这些内容来在各种社交媒体平台上推广。随着数据不断转换为人们所需要的格式，人为的干预成分会明显减少。数据可以图表、图形等形式加以展现。
语音识别，是人工智能的另一个重要子集。通过计算机将人类发出的语音换为有用的和可以被理解的格式。语音识别是人与计算机交互之间的桥梁，它可以识别和转换世界上很多种语言，而且做到高效率、高精确度，甚至可以识别方言。 苹果的Siri是语音识别的经典应用，其它几款人工智能应用，在之前的文章中，笔者也多次谈到，这里不再一一列举。
虚拟代理，是与人类交互的计算机应用程序。 典型的应用，如：Google Assistant有助于组织会议，亚马逊的亚历克斯有助于让您的购物更加的轻松愉快。虚拟助手也像语言助理一样，从你的选择和偏好中加以提示。
决策管理，有助于制定快速决策，避免风险以及过程的自动化。决策管理系统在金融部门、医疗保健部门、贸易、保险部门和电子商务等领域得到广泛的应用。
机器学习技术，有助于企业使用算法和统计模型进行数据分析，以便进行明智的决策。企业在机器学习中投入大量资金，以获得在不同行业应用带来的益处。比如：医疗保健和医学专业需要机器学习技术来分析患者数据以预测疾病，以便对患者进行有效治疗。银行和金融部门需要机器学习，对客户数据进行分析识别，对客户的投资行为进行预评估，同时预防风险和欺诈。零售商利用机器学习来预测更多客户的偏好，分析消费者的消费数据，及时调整业务策略和营销方式，获得更高的利润和更好的收益。
机器人过程自动化，是人工智能的另一种应用，它配置机器人(应用程序)来解释、通信和分析数据。人工智能的这一学科有助于部分或完全自动化重复和基于规则的手动操作。
点对点网络，有助于在不同的系统和计算机之间连接数据共享，而无需通过服务器传输数据。
深度学习，是人工智能的另一个分支，它基于人工神经网络。这项技术，教计算机和机器像人类一样以身作则。“深”，体现在它在神经网络中具有隐藏的层数。通常，神经网络有2-3个隐藏层，最多可以有150个隐藏层。深度学习可以在海量数据上有效地训练模型和图形处理单元。这些算法在一个层次结构中工作，以实现预测分析的自动化。深度学习已经在航空航天和军事等许多领域发挥了巨大潜能，得到了长足的发展，它可以检测卫星上的物体，通过识别人类靠近机器时发生的风险事件，帮助提高人们的安全性，另外还可以帮助检测癌细胞等。
人工智能软件，在商业世界中具有很高的需求。 随着软件需求的激增，同时也需要能支持这些软件的硬件系统或平台。AL硬件包括处理可扩展工作负载的 CPU、用于神经网络的专用内置芯片、神经形态芯片等。 如我们所知道的，世界知名CPU制造商AMD正在创建可以执行复杂AI计算的芯片。 业内专家预测，医疗保健和汽车可能是将受益于这些芯片的行业。
