Systemy rekomendacji polegają na wykorzystaniu istniejących danych, aby proponować użytkownikom sugestie i wyniki bliższe ich indywidualnym preferencjom. Do personalizacji można używać technik wyszukiwania, rankingu i scoringu. Mechanizmy rekomendacji działają na podstawie takich danych jak zbiory produktów, artykułów lub książek, powiadomień, wiadomości e-mail i reklamy celowanej utworów muzycznych, list odtwarzania, czy filmów.

Sztuczna inteligencja wywołuje zmiany w procedurach  przeszczepu nerek

Zbudowano algorytmy, które wykonują skomplikowane dopasowania parametrów dawcy i biorcy szybciej i z mniejszą ilością błędów. Teraz, dzięki sztucznej inteligencji, osoba która chce oddać swoją nerkę uruchomia łańcuch, który ratuje dziesiątki istnień ludzkich.

Machine Learning oferuje wiele istotnych korzyści w porównaniu z tradycyjnymi programami algorytmicznymi. Proces ten może przyspieszyć poszukiwanie efektywnych strategii handlu algorytmicznego poprzez automatyzację tego, co często jest żmudnym, ręcznym procesem. Zwiększa on również liczbę rynków, które dana osoba może monitorować i reagować na nie. Co najważniejsze, oferują one możliwość przejścia od wyszukiwania skojarzeń opartych na danych historycznych do identyfikacji i dostosowywania się do trendów w miarę ich rozwoju. Jeśli potrafisz zautomatyzować proces, który inni wykonują ręcznie, masz przewagę konkurencyjną. Jeśli potrafisz zwiększyć liczbę rynków, na których się znajdujesz, masz więcej możliwości. A w świecie handlu o sumie zerowej, jeśli potrafisz dostosować się do zmian w czasie rzeczywistym, podczas gdy inni stoją w miejscu, Twoja przewaga przełoży się na zyski.

Sztuczna inteligencja jest możliwa dzięki trenowaniu i optymalizowaniu procesów przy wykorzystaniu właściwych danych do konkretnego zadania. Zastosowania AI mogą być zmieniane i ulepszane z biegiem czasu, w miarę jak stają się dostępne nowe dane, i to właśnie stanowi element uczenia na podstawie doświadczenia w przypadku sztucznej inteligencji. Nieustające uczenie się na podstawie nowych danych jest ważne bo wszystko wokół nas się zmienia w miarę upływu czasu. W związku z tym zbiory danych z procesu z dzisiaj mogą się diametralnie różnić od tych które zostaną pozyskane jutro czy za kilka lat.

Sztuczna inteligencja może być również wykorzystana w procesie decyzyjnym o skali i złożoności, które zaczynają przekraczać możliwości zarządzania przez człowieka. Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do zarządzania niedoborami energii elektrycznej poprzez krótkotrwałe wyłączanie zapotrzebowania na energię elektryczną w całych społecznościach lub regionach. Mogą to być tysiące lodówek w domach ludzi lub w dużych miejscach zapotrzebowania, takich jak zakłady przemysłowe. Szybkość i złożoność tego zadania wymaga zaawansowanej sztucznej inteligencji.

Rewolucja w medycynie związana z wykorzystaniem sztucznej inteligencji już trwa. Niektórzy twierdzą, że może być lekiem, którego potrzebują zarówno lekarze jak i pacjenci. Sztuczna inteligencja pozwoli lepiej zrozumieć pacjentów, opracować nowe metody diagnostyczne a nawet nowe metody leczenia. Wszyscy możemy skorzystać z produktów zaawansowanej technologii. Jedna z brytyjskich firm przygotowuje projekt, który w medycynie wprowadzi takie zmiany jak Google wprowadziła w zakresie zarządzania informacją. Projekt może odciążyć lekarzy publicznej służby zdrowia i zapewnić dobrą opiekę medyczną. Podczas realizacji projektu dochodzi jednak do zderzenia dwóch światów – świata zaawansowanej technologii, Doliny Krzemowej i szybkiego rozwoju ze systemem opieki medycznej, opartej o rzetelne badania i dowody i fundamentalną zasadę - po pierwsze nie szkodzić.

Jedna z brytyjskich firma wykorzystuje sztuczną inteligencję aby zrewolucjonizować diagnozowanie nowotworów piersi. Ponieważ docelowymi klientami tej firmy są szpitale, zachowuje firma dużą ostrożność i drobiazgowo testuje swoją sztuczną inteligencję zanim zaczną z niej korzystać pacjenci. Firma zbiera dane ze szpitali. Na ich podstawie tworzy algorytmy i testuje je. Chce mieć pewność, że wszystko będzie działać jak należy. Jeśli ta technologia ma pomóc w podejmowaniu decyzji o życiu lub śmierci pacjenta to jest to jedyny sposób tworzenia tego typu technologii.

SI oznacza inteligencję maszyn oraz dziedzinę nauki dążącą do jej stworzenia. Kwestia SI dorównująca ludzkiej wywołuje wiele pytań natury etycznej, a jej potencjalna moc wzbudza obawy. Zoptymalizowane maszyny mogą nam przygotować rozwiązania, których się kompletnie nie spodziewamy. Istnieją ścieżki SI które nie wróżą zbyt dobrze na przyszłość, musimy jednak wybierać te rozwiązania, które zapewnią długoterminowe korzyści dla ludzkości.