人工智能极大地改变了人们工作的方式。甚至，人工智能通过增强人类的能力产生更大的影响。《哈佛商业评论》的一项研究发现，机器和人类之间的互动显著地提高了企业的绩效。
数据集成中间件的主要功能便是通过对不同来源、格式和特性的数据的转换与包装，提供统一的高层访问服务，实现各种异构数据源的共享。初期的数据集成中间件，主要由数据集成中央处理器（中间件）和适配器组成。
人工智能是对人类智能的补充，而不是替代。在复杂系统的环境中，尤其是在与快速适应的、智能化的对手对抗时，以主动学习为核心的自动化技术将带来极高的价值。人类的主要工作是经常性的检查机器学习系统，加入新的样例，不断的调整迭代。
对抗性机器学习并不是一种机器学习，而是攻击者用来攻击ML系统的一系列手段。对抗性机器学习利用了ML模型的漏洞和特殊性来实施攻击。比如，对抗性机器学习可用于使ML交易算法做出错误的交易决策，使欺诈性操作更难被发现，并提供错误的操作建议，以及操纵基于情绪分析的报告。
AI领域在近十年的进展神速，随着机器学习、深度学习的迭代，语音、图像、自然语言处理逐渐取得了很大的突破。集结了这些能力的智能设备越来越聪明，一些语音设备与人交流得越来越顺畅，自动驾驶、虚拟数字人等代表着最前沿的AI能力的应用也走向了落地。
我们对人工智能的期望在学术背景下完全是另一码事。在学术背景下，我们为了结果可以等待几个小时甚至几天；而在现实环境中，我们要求系统立即做出反应。特别是对于对话式人工智能机器人来说，每一项潜在的改进都必须考虑到降低延迟的目标来进行权衡。
