据外媒（VentureBeat）报导，八十年代后期，随着许多创业公司、政府部门和大型企业部署新的系统来继续执行原本不能由专家才能已完成的工作，人工智能步入新的热潮。这些系统基于规则运营。与以往倚赖传统编程语言的严苛程式逻辑有所不同，新的系统将不道德编码在规则中。随着内存等硬件配备的提高，系统需要处置更为仪器的计算出来任务，比如机器学习、规划调度以及解读自然语言。
在今日之大数据时代，许多人指出AI早已移往了其技术领域，其实不然。正如传声头乐队（TalkingHeads）在歌曲中演唱的那样：事情一如既往一成不变。
智能应用于的核心仍然是完全相同的。只不过八九十年代运用在航天飞机、太空望远镜和宇宙空间站上的技术在随后的年月里大大商业化。
正是在此基础上，我们才以求发展电子商务、企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）这些简单业务。当下人们之后正在用于AI应用程序来处置海量数据。AI应用程序也许各不相同，然而它们核心却都大同小异。 这些应用程序还包括： 生命科学应用程序需要从临床试验数据中习得信息，为医生获取最佳医疗及用药建议； 网络威胁安全性系统需要预判找到做生意中最脆弱因素，在事前得出保险出售建议； 物联网（IoT）系统用频射辨识技术（RFID）来监测物资方位变化，从而展开更加高效的规划和更加精准的预判，并且制止犯罪行为。
除此之外，日常生活中影音所及，都有大量AI在服务着人类。Siri和Alexa随时请示你的语音指令，更加多汽车开始配有自动泊车甚至自动驾驶功能，城际间的无人驾驶列车，AlphaGo下围棋，IBM超级电脑沃森打败人类夺得电视竞答冠军等等不胜枚举。
尽管明确应用于变化万端，但AI有五个核心元素历久弥新，相连与承托着四十年来人工智能技术的成败得失。这些AI应用程序必需处置大量数据，对周遭环境作出反应，通过自学来提升性能，面向未来，还要有同时为千万人和系统获取反对的能力。 数据密集摄取 数据密集性AI系统处置大量数据，计算出来单位经常以十亿计。实时处理如此大量的数据是AI程序必需已完成的艰难任务之一。
此外它还必需需要每每处置连续流数据（比如来自物联网传感器的不间断数据）和批处理数据（比如大型历史数据集）。 自适应 自适应应用程序用于机器学习技术来提升自己，其性能需要随着时间的积累而大大提升。
机器学习工作流必须数据科学家在实验环境中继续执行模型自由选择、特征工程递归、算法自由选择和参数调整。随后应用于开发人员部署模型，当新数据进去时，模型程序可以根据原作对数据展开分类。然后应用程序审查分类的结果，并用于这些结果展开反复训练。
反应 现代AI系统需要对其周围的变化数据展开动态反应，这一点不同于传统的批处理程序。AI应用程序持续监控数据输出，在现实情况中，这些数据一般来说来自流数据平台。
当经常出现合乎特定条件的情况时，程序不会展开更进一步的运算处置。简言之，程序随时待命打算着处置数据。
前瞻性 许多AI系统不只着眼当下问题的解决问题，它们还预测未来各种可能性，以确认最佳解决方案。规划系统、游戏甚至语言解析系统都必须以最前瞻的方式展开处置才能获得最佳方案。这必须AI系统有依据新的输出数据而随机应变的能力。
（比如最新消息表明台风造成中国航运的配件延期，必须AI系统基于各种假设明确提出拟合的新的规划方案） 同时性 与传统应用程序一样，AI程序必需同时处置来自多个人或系统的任务交互。它们用于那些在操作系统和数据库领域研发分布式系统所使用的技术来确保ACID属性。 以上五个特性使得现代AI系统需要获取让用户失望的性能。
此外，随着数据数量大快速增长和响应时间的延长，较好建构的系统可以十分便利地拓展其技术基础设施，而不用一切新的搭起。考虑到这些程序展现出对个人和企业的重要性，维持在线和可操作性有可能是所有AI系统广泛具备的一个特征。
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