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6）掌握型—转化跨领域智能的系统，如识别出4幅不同的图片表示的都是同一个思想/单词。
（人类识别出所有表示老虎的图片很容易，但机器用AI软件来识别就比较困难。这需要接触到大量数据之后方能掌握。）
7）演进型—可以在软件或者硬件层面自我升级的系统，比如未来的人类可以像软件一样下载智能到大脑。
其基本想法是新软件能够接受新想法，然后利用庞大的存储信息数据库对其进行处理，做出判断指导现实世界的行动，再接收反馈用于从中学习。整个过程不过是一个可随着与数据互动增加而演进的软件算法。所以不奇怪AI会成为Google的主要关注点，考虑到他们拥有地球上最多的数据。
尽管大多数人未必认为从Pandora播放歌曲或者推荐YouTube视频是人工智能，但其实它们就是。YouTube服务器在平台上提供了各种各样的视频，用户点击自己想看的视频，然后提供对这些视频的反馈，比如点赞/踩或者以观看视频时长的形式留下元数据，然后反馈就被用于更新软件算法。AI软件还可以拿某人的活动与其他喜欢类似视频的用户的数据进行对照，然后推荐更好的选择。这基本上就是基于输入数据而自我演进的算法。这类AI被称为机器学习。
不过最近的进展来自用于深度学习的神经网络。神经网络是模仿人类大脑（尤其是通过比较已知信息进行模式识别及信息分类）的算法为核心的机器学习子集。深度学习是一种基于相关概念或者决策树分层的神经网络，某个问题的答案会导致更深层次的相关问题，直到数据被正确地识别出来。
其主要想法是设计能基于数据而不是人类干预做决策的软件。今天的软件基于输入执行简单的功能，但AI软件会跨行业采取行动，并且根据消化大得多的一组输入的能力对所采取的动作进行演进。AI软件是以数字形式提供给更广泛公众的一种智能技术。大多数人只认为机器人是AI，虽然那个领域也有一些有趣的突破，但软件才是关键，因为没有大脑的话躯壳有何用呢？
（企业日益认识到采用AI技术的重要性）
已经有很多行业在利用AI来增加利润。SAP HANA就是例子之一，这个智能数据库可以接收各种类型的信息，对其进行处理并识别出异常。比如沃尔玛就用了SAP HANA，因为它可以在数秒钟之内在一个地方处理海量的交易记录。
政府也在利用AI技术来改善城市。比如匹兹堡的交通系统不是靠预编程来控制交通的，而是给红绿灯安装了传感器，这种传感器可以监控交通流量并实时做出响应以实现流量最大化。这个地方正好也是很多无人车的测试场，那些车也嵌入了很多的传感器来监控周边环境，并且接收交通传感器的数据流来自动驾驶。
得益于丰富的数据和智能算法，智能的商品化已具备可能性，最后一步是建设好基础设施，让各方可以无碍地实时通信。这种新的基础设施似乎就是分布账本技术。
分布式账本技术（DLT）：
人类智能太不寻常了，因为它协作性很强，意味着社会性的知识库是智能与其他智能互动的结果。两个智能系统之间的障碍阻碍了发展速度，因为它抑制了连接的建立。连接越多，某个东西就会变得越智能。为了让社会的连接最大化，所有系统都需要能够方便地彼此交互，从而让数据和价值在社会自由流动。
自主经济的理想基础设施需要有数据库、处理层、交易层以及连接层。这样就能让任何系统接收输入并发送输出给任何其他系统。网络必须是安全的，实时操作的，并且在必要时提供机密选项。
首先，理解分布式账本技术这个术语很重要，它涵括了以共享分布式账本与去中心化数据库为核心的一整个技术家族。