What are applications of artificial intelligence that are in use today?

To be fair, there is NONE, but much imitation of AI-like automation.

Strictly speaking, real AI implies the deep understanding of the world, instead of automatic deep learning of big data; full autonomy, instead of mechanical automation; and meaningful relations in the data structures, instead of computarized pattern matching.

All AI Market innovations are just advanced automatic tools of special types, tasks, applications and industries:

Agriculture

BFSI

IT & Telecom

Gaming & Consumer Electronics

Education

Automotive & Transportation

Healthcare

Manufacturing

Power Sector

Government

Oil & Gas

Legal

Entertainment

Defense & Aerospace

Types:

Automated Robotic System,

Expert System,

Embedded System,

Digital Assistance System,

Artificial Neural Network;

Applications:

Cyber Security,

Context Aware Processing,

Speech Recognition,

Video Analysis,

Gesture Control,

Language Processing,

Querying Method,

Digital Personal Assistant,

Image Recognitio,

Face Recognition,

Smart Robots,

On-device AI,

Deep Learning Platforms.

Amazon AI Services, Data Robot, TensorFlow, Google AI, H20, Petuum, Polyaxon, Neural designer, etc. are not any AI platforms.

AI is impersonated by Automated Machine Learning, “the science of training systems to emulate human tasks through learning and automation”.

Le tecniche più innovative di deep learning che impiegano reti neurali artificiali, rendono possibile per le macchine imparare meccanicamente dall'esperienza, adattarsi a nuovi input e imitare l'esecuzione di compiti simili a quelli umani.

Ci sono ancora innovazioni di "imitazione AI" che si spostano dalla "cloud AI" centralizzata ai servizi e dispositivi distribuiti di edge AI (IoT).

"L'ultima onda è l'emergere dell'intelligenza artificiale (AI) su dispositivo. Invece di affidarsi interamente al cloud per le intuizioni AI, una nuova ondata di algoritmi e chip specializzati sta fornendo intuizioni profonde ovunque si lavori. Secondo ABI Research, le spedizioni di dispositivi con capacità di AI sul bordo cresceranno di quindici volte entro il 2023, fino a 1,2 miliardi di unità. La quota di compiti AI che si svolgono su dispositivi edge invece che nel cloud crescerà più di sette volte, dal 6 per cento nel 2017 al 43 per cento nel 2023".

Gli effetti che cambiano il paradigma dell'innovazione AI al bordo

Kiryl Persianov's answer to Qual è la tua esperienza di lavoro con piattaforme AI come Amazon AI Services, Data Robot, TensorFlow, Google AI, H20, Petuum, Polyaxon, Neural designer ecc per costruire applicazioni? Puoi condividere alcune lezioni apprese?