计算机科学家约翰麦锡早在1956年就创造了“人工智能”这个词。当时，他使用这个术语是为了将人工智能领域与控制论进行区分。
如今，人工智能的受欢迎程度达到了前所未有的高度，原因如下：
- 随着数据量的不断增加，人工智能得到了广泛的应用。
- 计算和存储技术的进步为人工智能提供了强大的支持。
- 高级算法为人工智能的精准度和效能提供了保证。
关于人脸检测识别技术，该技术已应用于多种场合。例如，Snapchat的虚拟滤镜功能就采用了人脸检测技术来识别任何出现的人脸。而苹果设备上的FaceID解锁功能则依赖于人脸识别技术。
苹果设备的TrueDepth相机能够通过捕捉超过30,000个不可见的点来创建用户面部的深度图。它还能捕获用户面部的图像。接着，机器学习算与预先注册的面部数据进行比较，从而决定是否解锁设备。
FaceID功能还能够适应用户的外观变化，这包括化妆、留胡须或戴帽子、眼镜和隐形眼镜等。
在社交媒体领域，、和Instagram等平台在执行各种任务时大量依赖人工智能。这些平台使用人工智能来根据用户的兴趣推荐相似的内容，从而增强用户体验。
未来的社交媒体平台计划进一步利用人工智能来识别心理健康问题。
聊天机器人也日益成为日常生活的一部分。由于从客户代表处获取查询可能非常耗时，此时人工智能便能发挥作用。计算机科学家利用自然语言处理技术训练聊天机器人，使其能够模仿客户代表的对话风格。
现在的聊天机器人不仅可以回答简单的问题，还能处理需要详细回答的复杂问题。更重要的是，它们可以从以前的中学习，以实现最大的客户满意度。
这导致机器现在能够执行基本任务，如回答常见问题、接受和订单等。
搜索算法是搜索引擎的核心组成部分。它们确保搜索引擎结果页面(SERP)上的顶部结果能够回答我们的查询。
搜索公司通常会采用某种类型的质量控制算法来识别高质量的内容，并提供最能回答查询并提供最佳用户体验的搜索结果列表。
由于搜索引擎完全由代码驱动，因此它们依赖于自然语言处理(NLP)技术来理解查询。
数字助理方面，Apple的Siri在2011年成为第一个智能手机标配的数字助理。但自此以后，语音助手已经取得了巨大的进步。
如今的Google Assistant结合了先进的NLP和机器学习(ML)技术，能够精通人类语言。它不仅能够理解复杂的命令，还能够提供令人满意的回应。
数字助理现在具备分析用户偏好、习惯和日程安排的能力。这使得它们能够和计划提醒、提示和日程安排等操作。