人工智能可以應用在不同的範疇。最常見的就是我們手機上的手寫輸入辨認及語音輸入，以及人工語音回應如Apple的Siri。
另外，較著名的AlphaGo (智能圍棋) 亦是利用人工智能進行圍棋的對奕。
其實人工智能並非真的有天生智能，它是一個透過大量的數據 (大數據Big Data) 訓練，再能預測下一步或之後幾千步的系統。
訓練 (Training)：
訓練資料是透過大量的數據，這些數據可包括圖檔、文字、聲音等。再從這些數據取得特徵參數 (Feature parameter)。
圖檔如人面的眼耳口鼻位置、手寫輸入
文字如內容的關鍵字
聲音如不同的高低音、音頻、速度等
透過這些特徵參數訓練，為每一個參數給予一個加權 (Weighting)，以確定每個參數的重要性。
預測 (Prediction):
新數據輸入系統中，提取當中的特徵參數，再以加權運算，如果計算出來是達到某個數值，便會輸出結果。這種運算後達到臨界值的運作系統，稱為神經網絡 (Neural Network)。