AI是有史以來最強大的科技之一，但已經歷經四次的演變。實際上，自1950年代問世以來，第一代AI是屬于「描述性分析」。第二代是「診斷性分析」。第三代也是最近的這一代AI是「預測性分析」，主要是基于已經發生的事情進行預測將來。而未來第四代是能夠模仿人類直覺（Artificial Intuition）的AI。

盡管預測性分析非常有用，并且可以為數據科學家節省時間，但是其缺點仍在于須透過歷史數據預測。因此，面對新的未知場景，數據科學家變得無可奈何。如果真的要擁有“人工智能”，人們需要能夠自行“思考”的機器，以面對陌生的情況。因此，能夠模仿人類直覺（Artificial Intuition）的AI就孕育而生。

換句話說，第四代AI是“人工直覺”，它使用計算機在無需告知的前提下，識別威脅和機會，就像人類的直覺能夠讓我們在無需特別指示下做出決策。這類似于經驗豐富的偵探，他們可以進入犯罪現場并立即知道某些事情似乎不對勁，或者是經驗豐富的投資人，可以比其他人先發現趨勢。

其實，人工直覺的概念在五年前還被認為不可能發生。但是現在，像谷歌、亞馬遜和IBM等公司正在努力開發解決方案，并且有一些公司已經讓其運行。

簡單來說，人工直覺可以在沒有任何歷史背景的情況下準確地分析未知，其是透過復雜的算法識別出數據之間的任何相關性或異常，進而做出判斷。當然，人工直覺是不會自動發生的。而是透過應用定性模型分析數據集并開發一種上下文語言，該語言表示其觀察到的整體配置。

人工直覺幾乎可以應用于任何行業，目前在金融服務領域已經取得長足的進步。全球大型銀行使用它來檢測復雜的新型金融網絡犯罪計劃，包括洗錢，欺詐和ATM黑客攻擊?？梢傻慕鹑诨顒油ǔｋ[藏在成千上萬個具有自己的連接參數集的交易中。通過使用極其復雜的數學算法，人工直覺可以快速識別出五個最具影響力的參數，并將其呈現給分析人員。

在99.9%的情況下，分析人員從成百上千的五種最重要的成分和聯系中發現，并立即識別所呈現的犯罪類型。因此，人工直覺具有產生正確類型的數據，識別數據，以較高的準確性和較低的誤報率進行檢測的能力，并以易于分析師理解的方式進行呈現。

總之，自從Alan Turing于1950年代首次提出AI概念以來，已經走了很長一段路，并且它絲毫沒有放緩的跡象。前幾代AI的發展只是冰山一角。未來人工直覺標志著AI將成為真正“智能”的關鍵的一步。

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