不太为人所知但非常重要的要素之一人工智能是实时适应和决策。有人可能会问，这重要在哪里？处理信息的能力当它到达时然后使明智的决定没有明显延迟是人工智能非常有价值的领域。
实时适应的常见应用包括命令和控制环境、安全情况、交通控制或监控环境以及自动驾驶（自动驾驶仪）。每一种情况都需要智能系统能够根据动态情况做出调整，并且在大多数情况下是实时的。
实时适应
我们任何人都可以想象在自动驾驶汽车解决方案中必须做出的决策数量。在这个快速发展的世界中，任何系统“实时适应”的能力都变得至关重要，而人工智能是这些进步的主要要素。
如今，企业必须能够根据数据驱动的洞察迅速采取行动，变得更加敏捷、主动，并抓住新兴机遇或应对突然的市场变化。亚马逊就是一个很好的例子，它说明企业必须能够朝某个方向发展，而不会受到“遗留”组件的负担，这些组件将其绑定到无法对市场需求突然变化做出反应的限制性方法。
对于基于时间的分析，人工智能驱动的环境可能取决于以下因素：(1) 连续时间分析和 (2) 离散时间分析。数学、网络和分析中的每一种具体方法都有子组件，可适用于媒体、商业/财务预测、信号和流程管理以及系统建模（复杂性和准确性）中的许多元素。
信号处理涉及信号数据可视化技术、预处理和滤波技术、基于物理的时域和频域分析（尤其是实时分析）等要素，以及从信号处理中获得的数据的使用或应用。
从广义上讲，信号处理是数据科学中的一门基础学科，涉及信号和时间序列数据的提取、分析和操作。这门科学的深度可能会变得非常复杂且高度依赖，这就是为什么我们可能会看到“数据科学家-工程师”这一职业在工作场所中迅速发展。
读取信号
在数据科学中，信号被定义为用于传达信息或指令的手势、动作、元素或声音。从第三人称的角度来看，信号通过这种方式“传输”信息（例如指令），即通过手势、动作或元素/组件，包括音频/视觉元素，例如声音、光甚至温度变化在环境等方面。
当置于信号处理的上下文中时，“信号”可以是任何信息形式随着时间或空间的变化而变化。此类信号可能采用许多熟悉的形式，从音频波形和温度读数到金融市场数据和传感器活动测量。人工智能操作的功能是对这些信号数据形式进行分类，并学习由外部因素（包括人类、气候、物理变化或争吵等）产生的刺激所引起的实际环境的变化或变化。
神经网络
根据 IBM 的说法，神经网络是一种机器学习程序或模型，它以类似于人脑的方式做出决策。在我们的例子中，这些网络是专门模仿人脑的计算机系统和神经系统，即“理想”的人工智能环境。通过使用模仿生物神经元如何协同工作来识别现象的过程，该模型可以权衡选项并得出结论。
通常通过使用一系列训练练习来得出结论，这些练习反过来又“机器学习”，以随着时间的推移提高其准确性。由于这些连续的训练练习针对准确性（和应用）进行了微调，它们成为数据和计算机科学领域的强大工具，反过来又支持人工智能。结果是，与人类使用手动识别方法可能需要几个小时相比，图像或语音识别等任务可能需要几秒钟。
神经网络最著名的例子之一是 Google 的 PageRank (PR) 搜索算法，用于在其搜索引擎结果列表中对网页进行排名。我们注意到，PR 既以网页一词命名，又以 Google 联合创始人拉里（伦纳德）佩奇（Larry (Leonard) Page）的名字命名，后者与 Google 联合创始人谢尔盖·布林 (Sergey Brin) 相关。
ANN 和 SNN
神经网络有时被归类为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN）。神经网络有多种类型或形式，这里讨论其中两种。
人工神经网络 (ANN) 是一种机器学习算法，它采用人工神经元，即互连节点的网络（概念节点图见图 1）。然后，这些节点尝试对人脑的神经网络进行建模。每个单独的节点都像自己的线性回归模型一样，由权重、偏差（即“阈值”）和输出组成。线性回归模型根据另一个变量的值来预测一个变量的值（方程见图 2）。
线性回归拟合直线模型（或曲面），这对于“最小化预测值和实际输出值之间的差异”非常有用，这是人工智能解决方案中使用的训练模型中的方法，看起来很像代数 1 中的斜率方程 (y=mx+b)。有关这些原理的数学原理的更多信息，请关注线性方程、最小二乘法和预测系数的详细信息。
通常，人工神经网络将用于解决复杂的问题，例如面部识别或文档摘要处理。从本质上讲，人工神经网络背后的理论是教导计算机以模仿人脑的方法处理数据。
人工神经网络的缺点可能包括：（1）它们的计算成本很高，并且需要消耗大量的训练周期才能获得准确性；(2) 他们可能很难完善预测或对数据进行分类。目前，生成式人工智能（人们更熟悉的人工智能活动之一）充其量可以被视为“实验性的”，随着应用程序的持久性和训练模型库的创建而不断改进。
模拟神经网络 (SNN) 只是人工神经网络 (ANN) 的别称，被视为机器学习的子集。总之，人工神经网络由连接的节点或人工神经元组成，它们松散地基于大脑中的神经元。
离散和连续
在我们的人工智能类别中，“连续时间分析”是指研究在一段时间内平稳发生变化的系统。不间断的时间间隔。与“连续”相反的是“离散时间分析”，它检查仅在特定的离散时间点观察到变化的系统，本质上将时间视为一系列间隔而不是连续流。
使用离散或连续时间分析方法时，要解决的问题的性质和所分析的数据的程度（数量、类型和频率）是决定因素。
由于计算简便，离散时间模型通常是更优选的选择，但是，连续时间模型在适用时可以更准确地表示某些现实世界现象（例如，在自动驾驶车辆或其他自主活动中）。
人工智能艺术和方法
人工智能允许组织领导者通过使用许多有条件的人工智能解决问题方法中采用的内置方法（例如线性回归技术）来做出更好的决策。
此外，通过揭示其他人之前可能看到并认为他们已经理解的模式和关系，可以更好地洞察解决方案。从根本上来说，这就是人工智能在艺术和图像的生成或修改中的应用方式（称为“人工智能艺术”）。
AI 艺术是“由生成式 AI 工具生成的任何类型的图像、文本、视频、音频或其他类型的数字艺术品。”此类工具参考提示或已知信息，利用数百万个书面、视觉或听觉内容样本创作人工智能生成的艺术时使用的图像。目前，人工智能艺术已集成到 Adobe、微软、谷歌等公司的许多（如果不是全部）主要产品中。