雖然人工智能設備和技術已經成為我們生活中必不可少的一部分，但機器智能可能仍然包含可以進行重大改進的領域。
為了填補這些空白，非人工智能技術可以派上用場。
人工智能(AI)是一種具有人工智能的新興計算機技術。人們普遍認為，我們在日常生活中看到的人工智能應用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能領域需要不斷進化和發展，以消除常見的人工智能局限性。通常，人工智能由以下子領域組成:
機器學習：機器學習結合了來自神經網絡、一般和特定統計數據、操作發現和其他來源的數據的使用，在沒有外部指導的情況下發現信息中的模式。深度學習使用包含多個復雜處理單元層的神經網絡。深度學習使用更大的數據集來提供復雜的輸出，例如語音和圖像識別。
神經網絡：神經網絡，也稱為人工神經網絡，利用數字和數學信息進行數據處理。神經網絡包含多個類似于神經元和突觸的數據節點，模擬人腦的功能。
計算機視覺：計算機視覺使用模式識別和深度學習來識別圖像和視頻中的內容。通過處理、分析和獲取有關圖像和視頻的知識，計算機視覺幫助人工智能實時解釋周圍環境。
自然語言處理：這些是深度學習算法，使人工智能系統能夠理解、處理和生成人類口頭和書面語言。
使人工智能更加先進(或者至少減少人工智能限制)的非人工智能技術通常會增強其中一個組件或積極影響其輸入、處理或輸出能力。
半導體：改善人工智能系統中的數據移動
半導體和人工智能系統在同一空間中共存是相當普遍的。多家企業為基于人工智能的應用制造半導體。成熟的半導體企業為了制造人工智能芯片或將人工智能技術嵌入其產品線，正在實施專門的計劃。這些組織參與人工智能領域的一個突出例子是NVIDIA，其包含半導體芯片的圖形處理單元(GPU)被大量用于數據服務器以進行人工智能訓練。
半導體的結構修改可以提高人工智能驅動電路的數據使用效率。半導體設計的變化可以提高人工智能內存存儲系統的數據移動速度。除了增加功率之外，存儲系統也可以變得更加高效。隨著半導體芯片的參與，有多種想法可以改善人工智能驅動系統的各種數據使用方面。其中一個想法是僅在需要時向神經網絡發送數據或從神經網絡發送數據，(而不是不斷地通過網絡發送信號。另一個進步的概念是在人工智能相關的半導體設計中使用非易失性存儲器。眾所周知，非易失性存儲芯片即使斷電也能繼續保存保存的數據。將非易失性存儲器與處理邏輯芯片合并可以創建專門的處理器，以滿足更新的人工智能算法日益增長的需求。
雖然人工智能應用需求可以通過半導體設計改進來滿足，但也可能引起某些生產問題。由于需要大量內存，人工智能芯片通常比標準芯片更大。因此，半導體企業將需要花費更多資金來制造。因此，制造人工智能芯片于企業而言并沒有多大經濟意義。為了解決這個問題，可以使用通用人工智能平臺。芯片供應商可以通過輸入/輸出傳感器和加速器增強這些類型的人工智能平臺。利用這些資源，制造商可以根據不斷變化的應用需求來塑造平臺。通用人工智能系統的靈活性，對于半導體企業而言可以具有成本效益，并大大減少人工智能的限制。
人工智能在物聯網中的引入既改善了其功能，又無縫地解決了各自的缺點。眾所周知，物聯網包含多種傳感器、軟件和連接技術，使多個設備能夠通過互聯網相互通信和交換數據以及與其他數字實體通信和交換數據。此類設備的范圍從日常家用物品到復雜的組織機器?；旧?，物聯網減少了多個相互連接的設備的人為因素，這些設備可以觀察、確定和理解情況或周圍環境。攝像頭、傳感器和聲音探測器等設備可以自行記錄數據。這就是人工智能發揮作用的地方。機器學習始終要求其輸入數據集源盡可能廣泛。物聯網擁有大量互聯設備，為人工智能研究提供了更廣泛的數據集。
為了從物聯網的海量數據中為人工智能驅動的系統充分利用，組織可以構建定制的機器學習模型。利用物聯網從多個設備收集數據，并以有組織的格式在時尚的用戶界面上呈現的能力，數據專家可以有效地將其與人工智能系統的機器學習組件集成。人工智能和物聯網的結合對于這兩個系統都很有效，因為人工智能可以從其物聯網對應物獲得大量原始數據進行處理。作為回報，人工智能可以快速找到信息模式來整理，并從大量未分類的數據中提供有價值的見解。人工智能從一組分散的信息中直觀地檢測模式和異常的能力得到了物聯網傳感器和設備的補充。通過物聯網生成和簡化信息，人工智能可以處理與溫度、壓力、濕度和空氣質量等不同概念相關的大量細節。
近年來，多家大型企業已成功部署了各自對人工智能和物聯網組合的解釋，以在各自領域獲得競爭優勢并解決人工智能的局限性。Google Cloud IoT、Azure IoT和AWS IoT是這一趨勢的一些著名例子。
