在很多方面我們已經看到了這樣的變化，即便是在一些和我們人類冠絕群雄的創造力和智力密切有關的領域。

　　1、更快地搜索網頁

　　RankBrain是一種機器學習，可以處理Google搜索引擎中最棘手的網頁查詢問題。它可以理解單詞和短語的含義，因此，即便是處理一些從未接觸過的搜索時，也能猜測中哪些搜索結果應該排在前面。它的表現已經超過了它的“人類造物主”。在測試中，當今人類能猜對70%，而RankBrain的成功率則達到了80%。雖然它還沒有替代之前的暴力（指的是算法數據量大、計算周期長，有點“蠻力”解決問題的感覺）搜索算法“蜂鳥（Hummingbird）”，但它們已經協同合作；這也就意味著人工智能可以被嵌入到現有的信息系統中，從而提升性能。

　　2、在極端危險環境下工作

　　機器人可以在人類無法生存的地方生存，例如外太空、海洋底棲生物圈或者放射性核反應堆內部等。但目前的問題是，它們還達不到人類的靈巧程度和智力水平。正如機器人先驅Hans Moravec的著名言論：（人類）高層次的推理可以相對廉價來實現，但涉及到低層次的感知運動技能時，人工智能則需要大量計算資源。換句話說，和最先進的機器人相比，嬰兒用他們的身體可以完成更復雜的事情。

　　但是這種情況再也不會存在了。加州大學伯克利分校的研究團隊使用深度學習來教會機器人精細運動技能，例如擰瓶蓋，或者用錘子的背面去除木板上的釘子等。該技術模仿的是人類的手眼協調能力，研究結果表明，現在機器人已經能夠達到人類的靈活性和速度。

　　3、多語言翻譯

　　《銀河系漫游指南》中的線上巴別魚（babelfish，取自和人類不同語言相關的巴別塔故事）是一條虛構的外星魚，在被放置入耳朵后，它就可以進行實時翻譯。人工智能正在迅速的追趕科幻暢想，因為“機器翻譯”時代終將到來。Google翻譯可以即時翻譯27種語言的文字；Skype也正在使用深度神經網絡技術來理解人類語言，并實時將英語翻譯為西班牙語。擁有Skype的Microsoft正在測試將這種方法擴展到任何語言，從而實現具有完全不同語言背景的人們都可以進行面對面交流。

　　4、完成科研，迅速獲得PhD

　　人工智能的批評者認為，由于缺乏意識，人工智能將永遠不會有創造力或者好奇心，也不會發現任何有意義的東西。然而，塔夫斯大學的一支研究團隊已經證明這些批評者都是錯的。智力發現新知識，在這個過程中并不需要意識的幫助。研究者通過將遺傳算法與基因通路模擬相結合創建了一套系統，其做出了第一條由人工智能發現的科學理論：扁形蟲的身體部位如何再生。這項人工智能發現的理論將會對人類再生醫學產生顯著影響。

　　5、提供正確的醫療診斷

　　自從2011年在Jeopardy中打敗人類冠軍之后，IBM沃森的能力就一直跨越式發展。其主要的關注領域之一就是腫瘤和癌癥的診斷。對于人類醫生來說，做出正確的診斷面臨著巨大挑戰。據估計，為了能夠隨時掌握最新的醫學知識，從而一直處于領域前沿，人類醫生每周需要花費160小時來閱讀最新的研究論文。而IBM沃森則可以在極短時間內完成。除此之外，它還可以在數百萬的專利中進行搜索，以及從以前的診斷中進行學習，從而更好的基于癥狀推理出診斷結果。IBM 沃森對于肺癌診斷的正確率是90%，而人類醫生的正確率只有50%。

　　然而，雖然人工智能已經征服了很多人類憑借自身智力所筑起的“高城”，但由于其缺乏人類的普遍推理能力，因此依然有著自身的局限性。在以上五個例子中，人工智能系統都可以比人類表現出色，但目前還沒有哪一種人工智能可以同時完成這五件事情，甚至更多。（可以應用于多個領域的“一般智力”仍然是人工智能研究領域的圣杯（Holy Grail）。這個目標一旦實現，我們就會迎來真正“智能機械頭腦”的開端。然而，去年DeepMind發表在《自然》的開創性論文介紹了人工智能如何開發一般智力，在該論文的例子中，深度學習算法通過從基本原理進行推理，從而可以玩許多不同的Atari游戲。因此，在接下來的2-5年間，隨著研究人員對DeepMind的Deep Q-networks算法做出進一步研究，人工智能將進入加速發展的新階段。