近年来，人工智能发展迅速，下一步的发展将集中在自动建立环境上。当前的人工智能还不够成熟，其分类和模式识别并未考虑其背后的环境。据报道，人工智能的第一波浪潮仍然仅限于某些问题的推理，它没有学习能力，也不能处理不确定性。第二波人工智能具有更多的认知，学习和推理功能，当今流行的面部识别技术是使用统计学习进行训练。人工智能技术的第三次浪潮基于情境化的适应，可以自动建立情境化的模型。在有限的上下文中，通过物联网（IoT）传感器获取信息以构建整体环境非常有价值。人群资源还可以用于检测错误，包括Google Translate，Facebook，Google，Yelp和Amazon的建议系统。使用此方法。当用户发现某些结果不令人满意时，他们会将其反馈给人类。智能系统。当前，许多仓库和工厂都在创造一个人工智能和机器人可以操作的环境。在过去的几年中，第二波人工智能技术使汽车具有自动驾驶功能，使机器可以正确识别图像和声音，还可以使计算机在围棋比赛中击败顶级国际象棋选手。这都是由于自适应机器学习的发展。训练大量数据，找出数据模式，然后链接这些模式。例如，在医学领域，专家将基因与病历数据配对；在制造领域，可以分析每种产品，机器，原材料，过程等。模块化人工智能并重复使用这些组件以进行重复培训可以加快人工智能的发展。各行各业都在努力在更多情况下使用人工智能，相关的发展将越来越快。