人工智慧可以為我們做些什麼？
最近，偶然間看到網易七魚發布的一部名為《我的HR是個機器人》的漫畫，又回想起AlphaGo在圍棋界的大殺四方，方才意識到人工智慧與機器人正在逐步改變著我們的日常工作與生活。那麼，人工智慧究竟能被應用在哪些領域呢？
人工智慧這幾年如火如荼，我也是做智能客服行業，謝邀。我們再討論問題前總要學會讀題，那我們先分下什麼是人工智慧——由人類研發，具備人類部分能力，且具備自我學習能力的智能物質。因為可以看到人工智慧並不是專指機器人，而是泛指；人工智慧不是生物體，而只是不具備智慧的仿生物質。
由此我們可以推出以下人工智慧的特點：人類製造、垂直應用、高性能、高可靠、高成本。在這裡我不擴展開來談，因為自己就是做智能客服的，就在客服行業內，談一談，人工智慧的冰山一角。
1、在線聊天
1）閑聊機器人 這樣的機器人一般不需要專業知識庫，行業內都用過智齒的，普通的寒暄庫即可，它不需要正面回答問題，也不存在單輪多輪會話的概念，只是需要給出回答即可，對召回率沒要求，對準確率更沒要求，這在技術上沒什麼難度。參考案：智齒體驗版、小I機器人
2）個人助理 這樣的大家就常見了，siri就是個了。這個最大難點就是意圖識別，意圖識別又包括語言、文本、表情、肢體動作識別，需要機器人極強的學習能力，同時直接跳過單輪會話，必須滿足多輪會話，是個不太好做的東西。
3）客服機器人 這個是老本行了。客服機器人是通過知識庫檢索，實現單輪、多輪會話，它不需要意圖識別，不過要做到對各種消息的分析，已經對訪客的有效反饋，這是要命中率的，所以難度並不小，所幸的是，技術相對成熟，已經商用，七魚也是做得很好的，贊一個
2、數據模型構建
這一點少有人提及，但我們確實需要。大家都知道商業競爭的後期都是對數據的佔有率比拼。擁有數據，才能擁有戰鬥力。而現有的數據分析模型無非就是人工制定，最多就是支持高度自定義，而模型的合理性驗證的成本相當
而人工智慧可以通過自我學習，提煉整合創造最優秀的數據模型，這簡直是一個令人興奮的事情，希望業內有人做到，網易有這實力，希望早日完成
3、語音交互
這個挺多人做的了，大概10幾家。通過錄音和流程化，實現語音機器人的商業化，著重用於產品推廣和售後服務。杭州阿里出來的一個小團隊叫做靈聲實現了商業化，聽說客戶都排隊了
好了，說完客服領域的，說說我了解的市場行情。
1）服務行業
教育機器人、保姆機器人、政務服務、醫療診斷
早教、家政、綠植、零售等，這些都可以通過人工智慧實現人力的解放，此類人工智慧無需具備自我學習能力，只需要按照既定的規則完成明確任務即可。醫療目前已經有所應用，不過效果較差，美國CT片的識別率在80%，而中國一直停留在60%。
2）工業
智能汽車、安保領域、智能家居
在工業領域，人工智慧只能執行部分狹窄工種，但可以進行量級組合完成全量替換人力。人力將更多執行商業行為，人工智慧無論是效率還是精確度都遠超人力。
3）農牧業
土質檢測、自然環境監測、農業經營策略分析
農業是人類最原始的產業，但是具備一個特徵，非標準化。我們都知道農業正在進行機械化進階，但是中國農業仍處於經驗階段，科學階段還沒辦法完全普及，那人工智慧也就只能執行部分細分節點，例如農藥播撒，果實採集，而這還處於機械自動化階段，高級的人工智慧還不具備應用的場。這裡面更重要的原因是基礎數據模型的抽離，仍然需要一段時間。
最後我想說一下自己對人工智慧的理解。人工智慧喊了很多年了，但是真正的應用級技術創新大概還需要15年，這是一個理性的判斷。而無論技術多麼優秀，我們必須認識到人工智慧的本質：人工智慧必須基於人類知識而存在。那麼接下來的風口，一個比較容易的風口——知識整合。工業和服務業之所以能夠較快的應用人工智慧，是因為本身流程化、系統化的知識體系，而中國農業不行，是因為經驗主義仍然存在，無法標準化。
所以，我們當務之急不是如何提升智能技術，而是更快更系統的整合社會資源，實現人類積累的梳理整合，為人工智慧的儘快應用提供最堅實的基礎。
以上，謝邀，純手打，無粘貼，滿意給個贊吧，小主們~~
謝邀
半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，「人工智慧(AI)」的理念正式被提出！
人工智慧（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和實時觀察（real－time observation）找出對於未來預測性的洞察（predictive insights）。
如今人工智慧商業化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等，此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用！
人工智慧的未來大有可為，更值得我們的期待！
政策層面的強大支持：舉全國之力，在2030年一定要搶佔人工智慧全球制高點！
「國家正在抓緊推進《國家新一代人工智慧發展規劃》實施工作，啟動人工智慧重大項目實施相關準備工作。將推動國家人工智慧開源開放創新平台建設，初步考慮將依託百度、阿里、騰訊、科大訊飛在自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音等技術方向試點建設國家人工智慧開源開放創新平台等。」
未來，人工智慧的發展和我們密切相關！
簡單分享幾個場景：
場景1:無人駕駛
無人駕駛行業當前可謂是群雄逐鹿，如百度阿波羅無人駕駛計劃，早些時候百度官方宣布與北汽聯手，在2019年前後實現L3級別自動駕駛車輛量產，2021年前後實現L4級別自動駕駛車輛量產。
當然無人駕駛距離全面普及尚有很長一段路要走，不過慶幸的是這條路已經展現在我們面前了，未來如何，我們拭目以待！
場景2:智慧城市
城市大腦將交通、能源、供水等基礎設施全部進行大數據化，將散落在城市各個角落的數據進行匯聚，然後通過超強地數據分析、大規模地快速精準的計算及運算，實現對整個城市的全局實時分析，讓城市更加智能地運行和調度起來！
場景3:語音交互
如科大訊飛的語言互譯工具已經做到了中文進、英文出，可謂是同聲傳譯！
在人工智慧的時代，讓機器更好的讀懂人類，讓機器與人類更好、更順暢準確的交互、交流！
場景4:智能家居
人工智慧將走進我們每一個的生活中，現在AI音響等等已經逐步敲開了我們的大門，可以預見的是更多的智能家居將會出現在我們的生活中，讓生活更智能，萬物互聯的時代值得期待！
當然，科技的進步，也意味著讓人類變得更加慵懶！
場景5:無人餐廳
沒有服務員、沒有收銀員、不用帶手機、不用現場買單。
刷臉支付的時代，吃完飯、拍拍屁股走人！
場景6：智慧醫療
位於矽谷的斯坦福大學研究人員今年初公布了一項診斷皮膚癌的演算法，經過訓練，演算法的表現已經可以媲美專業皮膚科醫生。
此外，AI在預測心臟病、檢測阿爾茨海默氏症等病症上面也能夠加分很多，未來期待AI在醫學研究領域能夠協助攻克更多的醫學難題！
當然，技術是把雙刃劍，AI人工智慧自然也是！除了關注技術發展外，道德層面或者法律層面也需要出台相關的制度和政策去引導！
人工智慧，人為主導，機器為輔，發揮好人的價值才有可能更好的釋放機器的能量！
推薦閱讀：人工智慧、大數據、雲計算、物聯網，彼此之間有哪些內在聯繫？
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我覺得應該是這麼個模式。
首先，我回到家，hello 寶貝，我回來。
人工只能：最偉大最帥氣最牛逼的主人 你回來啦
我：隨便來杰倫哥的10首歌放鬆一下
人工智慧：好的沒問題主人。
......電視音響齊開.....
我：記得給我燒飯
然後米自動灌入電飯煲，進行一輪清洗後，開始蒸煮。
我則是前往廁所進行了十個回合大戰後，舒爽出來。然後用鮮甜可口的米飯配著腐乳開始晚飯。中國的打工仔更偏愛腐乳，在夜晚一個人的餐桌前享受著他獨特的腐味。這是現代社會給一天操鍵盤辛苦的打工仔最好的饋贈。聽著杰倫哥完全聽不清具體歌詞的美歌，我思考著怎樣升值加薪，出任ceo，迎娶白富美走上人生巔峰。
然而快樂的時光是短暫的。吃晚飯後，把飯碗往水槽一丟，寶貝洗個碗。絲毫不知疲倦的人工智慧又開始了忠誠的服務。
我躺在沙發上，降低音效，開始每晚這個時候人工只能為我提供的各國小電影。
肉體雖然寂寞，但是我的心靈不寂寞。
人工智慧必將成為單身狗的最佳伴侶......
什麼是人工智慧？
是指計算機像人一樣擁有智能能力，計算機在獲得正確方向後可以高效工作，在這裡，正確的方向意味著最有可能實現目標的方向，用術語來說就是最大化效果預期。
人工智慧需要處理的任務包括學習、推理、規劃、感知、語言識別和機器人控制等。
人工智慧可以為我們做些什麼？
舉例來說：
1.用視覺識別技術可以識別商品品牌和人的臉部。
2.面部識別。
3.採用面部識別技術幫你選擇應聘者。
4.將CV技術用於車輛及人體探測。
5.能學習和分析你商店裡的顧客消費行為。
6.用人工智慧為能源行業提供工作流最優化解決方案。
7.用機器學習幫助企業迅速開發、部署和操作工業用APP。
此外還有很多採用 AI 技術的應用，這裡不在一一列舉。
可以多去了解一下Deep Learning（深度學習）和Reinforcement Learning（增強學習）。這是現在最火的兩個詞。
什麼是深度學習？通俗地講，它就是一個端到端的學習，我們不需要一些feature engineering，而是用一個非常複雜的、容量很大的模型去直接擬合輸入輸出，讓模型自己探索有意義的中間表達。
什麼是增強學習？通俗地講，就是學習機器不斷地跟環境做自主的互動，在互動的過程中用長遠的收益來指導當下該做什麼決策，通過不斷的跟環境互動去調整決策的最優性。」
深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域範圍，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。之所以現在深度學習和增強學習能夠取得很大的成功，背後有一個很大的原因，就是基於巨大的數據和巨大的運算量訓練出的擁有巨大容量的模型，所以它們的成功離不開硬體系統，這也是為什麼現在GPU這麼火，包括雲計算、多機協作已經成了我們必不可少的環節。
很多名人如比爾蓋茨，馬斯克、霍金等讓人們警惕人工智慧，聲稱「人工智慧將對人類存亡造成威脅」，很多普通人也在擔心自己的工作會被AI取代。針對此現狀我們的出路可能是，去從事一些能夠改變人工智慧現狀以及未來的很本質的基礎研究工作，甚至是去反思人工智慧發展的路線圖，看看我們是不是應該重啟一條道路。這樣才能使得我們不僅僅是隨波逐流，而是在人工智慧發展道路上留下我們自己的足跡。
來自百科：人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
那麼，我們就完全可以結合現在已存的應用，從其定義中對其未來可能的一些應用領域進行分析！
人工智慧的優勢在於其提供的是能夠結合到各行各業的技術，基本能覆蓋到目前所有的傳統行業！隨著人工智慧行業的興起，其投資成本也會隨之降低，伴隨著的就是企業從經濟利益的角度出發，會選擇用賦予了人工智慧技術的機器代替人力成本。這也就是人們擔心的人工智慧帶來的失業問題！
說到底，人工智慧將對我們大部分的傳統行業進行「換血」，類似於增加一個「大腦」。但人工智慧的應用最讓人激動人心的並非是對傳統行業的結合，而是對人類所能到達的思維極限的拓展！
在提高社會各種運作效率的同時，人工智慧也畢竟會不斷給人類帶來「驚喜」！
補充：人工智慧是人類進入信息時代的主要標誌。 。截至目前，我們經歷了三次工業革命。第一次人類創造了蒸汽機，第二次有了電，第三次有了互聯網。每一次工業革命都顛覆性的改變了人類的生活狀態，那麼如果人工智慧成為第四次工業革命的話，其影響以及可能的應用領域也可想而知。
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除人工智慧定義引用百科外，其他均原創 爪機完成 路過的求贊！
人工智慧究竟是延伸人類還是代替人類，目前尚無定論。但可以確認的是，作為科技史的重點節點，人工智慧勢必影響到人類生活的各個方面。
隨著技術的進步，人工智慧將會為我們帶來哪些切實的東西呢？不僅僅是教育、醫療、家庭、工作等方面，人工智慧將會對大家生活的方方面面產生巨大的影響。
人工智慧分為幾個層面：
首先是基礎層，要有大數據云計算，因為你數據量大的話，要放到雲端去處理，大數據、雲計算、GPU/FPGA等硬體加速、新形態神經網路晶元等計算能力提供商。
在技術層就是做機器學習、深度學習、增強學習等各種演算法。
應用層就是各種各樣的各方面的應用，智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機器人等場景應用。
比如：智能語音識別
智能機器人技術，它已經出現在企業官網、微信公眾號、APP里，幾乎能幫助你解答所有關於產品和生活上的問題。
比如：AI+安防
AI技術的成熟，使得由人工智慧來自動消化海量監控視頻數據成為可能。目前，人工智慧已經逐步滲透到安防行業，眾所周知，安防系統產生的大量音視頻數據都是無法快速查找、無法統計運算的非結構化的數據，這些數據要想轉變成結構化的數據，需要的就是智能化的處理。
金山雲在人工智慧方向的實踐
1、「AI畫質+」還原高清 讓媒體 「富」起來
金山雲」AI畫質+」圖像增強技術能為不同解析度、不同類型的視頻訓練出不同的模型及模型參數，再通過搜索其他類似經過壓縮的高解析度視頻圖像，尋找圖案、顏色的相似關係，進行視頻還原和修復。這樣，在接收端將低解析度視頻還原成高清視頻時，可以做到實時進行，完全不會影響到用戶的視覺體驗。
2、金山雲火眼「金睛」守護網路潔凈安全
金山雲基於KDL深度學習演算法，藉助每日千萬級海量圖片庫訓練出精準AI演算法模型，打造出業內領先的一站式AI內容安全監管平台——金山雲金睛。
它可提供快速智能圖像識別，支持「鑒黃」 、「暴恐」 、「 涉政」 、「廣告識別」等多種圖像智能識別服務，同時提供「直播實時AI安全監管服務」，「短視頻AI安全審核」解決方案，準確率高達99.9%以上。人工審核萬張圖片成本要幾十元甚至上百元，而使用金山雲金睛平台只需要幾塊錢，能帶來80%以上的成本節省。
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感覺最近幾年人工智慧被炒的太火，但是距離真正達到我們心中那種玄乎的、跟人一樣的程度，還有很長很長的路要走。之前覺得AI跟人最重要的不同就是情感，如果感情能用程序去模擬，那才是AI最重要的飛躍。然後也因為興趣去看了《情感計算》這本書，十幾年前的書，這些年關於這方面的好像一直沒有相關的資料，機器人的情感涉及太多方面，計算機、生物、心理學等等，感覺真不是短時間能實現的事情。
就目前的人工智慧水平以及未來短時間的發展來看，應該各行各業比較基礎的投入了大量人力的工作都可以被AI所協助，減輕人工的負擔。
長時間以後的發展感覺就不用說了，，，可以很玄乎，參考《三體》裡面的智子=^=
作為瑟瑟發抖的前端萌新工程師，希望在科技浪潮中不被AI替代，繼續發揮價值......保留飯碗=^=
不過之前在某微信公眾號上面看到對前端的評價是「從來沒有打消過一統三端的野心」，只要有用戶的地方就有前端。雖然目前來看AI只是後端給前端提供的API，但是期待以後大前端能跨越的更遠～
人工智慧第一階段—前期階段：通用問題求解 定理證明 遊戲 機器翻譯等
人工智慧第二階段——知識處理時代：知識工程 專家系統
人工智慧第三階段——特徵處理時代：特徵抽取 統計學習 優化技術
人工智慧第四階段——數據處理時代：深度學習（神經網路） 訓練演算法
至於具體的應用領域就非常廣泛了，物理學、數學、哲學、認知科學、心理學、控制論、決定論、社會學、犯罪學等很多領域都能夠看到人工智慧的影子。
實際的應用場景主要包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃等
人工智慧的發展可以分為兩個層面，一個是感知智能，另一個是認知智能。感知智能是對數據的識別和分析，而認知智能是通過自我學習來研判形勢進行決策。
一、從感知智能來看，對數據的識別和分析。
很容易可以聯想到日常生活中的計算和分析工作。當然普通的計算完全可以通過計算機來完成，不需要大費周章利用人工智慧。因此，更難的是一些策略性的，非定量的計算，例如投資分析。
因果樹公司發布的全球首個投資智能機器人，一分鐘的工作量就相當於一個成熟分析師40小時的工作量。
再例如公交車司機，無人駕駛其實也算人工智慧的體現。
二、從認知智能來看，我覺得這邊重要的是形成一個反饋循環機制。也就是會存在交互性。
1、可以代替人完成枯燥勞動。
例如客服電話，服務台收銀點餐，物流分揀理貨等等。
2、可以彌補人腦思考的強度。
人工智慧與人腦不同，俗話說人腦很難一心二用，而人工智慧完全可以實現多線程運作。例如智能裁判機器人，可以同時完成採集網路評論數據、選手音高頻率準確性、快速學習現場觀眾喜好等多維度工作。
3、如果能幫忙帶熊孩子就更好了。
AI應用在HR？這個話題有點意思，想起之前看到的AI取代老師、律師、甚至有經驗的醫生。越來越多的傳統技能職業會面臨全新升級。理性角度講，科學的統計、精細的數據分析比起有天花板的工作經驗和直覺判斷，更值得信賴。我們已經看到人工智慧在問診領域的應用，解決排隊難，服務體驗差的問題。未來，它的能量遠不止此，可以完全開放地去想像：當AI的深度學習和數據處理能力讓它對病因的判斷可以企及甚至超越現有的主任醫師的經驗，病人不再需要為了專家門診排隊長時間等候，並支付高昂的服務費用。在這樣的場景背後，我們看到的已經不再是AI的快速飛躍，對技能的顛覆性的淘汰，我們更驚喜地看到了社會福利的進步，看到了公平和平等的超越。
可以讓一大部分人失業，也可以創造一大部分工作崗位
最近剛好也在追《我的HR是個機器人》的漫畫，HR小慧可以說是我心目中的全能女神了！！！發張漫畫截圖大家隨意感受一下吧。
關於這個問題，想推薦一本書《人工智慧的未來》，這本書不僅談到了人工智慧，也就人的思維模式提出了一些比較有意思的觀點。
我們要準確預言人工智慧的未來，甚至只是預言其最終用途都是困難的，作者在開篇就說到一個非常普遍的誤區，「今天，很多人認為人工智慧是一個既成的事物，只待計算機具有足夠的能力後，即可實現其美好前景。只要計算機有足夠的內存和處理能力，思維能力就會發展，人工智慧的編程人員就可以造成智能機器」。其後，作者一直在強調的核心關鍵點在於「大腦是通過類比過去而做出預測的」。
以生活領域為例，智能機器必須通過觀察它周圍的世界來進行學習（類似《黑鏡》里根據已逝男友在所有社交網路中展示的信息而生成的智能機器人）。一旦智能機器建立起一個關於世界的模型，建立記憶和關聯性，它就能依據過去的經歷做出類推，這也是目前人工智慧領域需要解決的問題。之前看到有知友說，人工智慧是一些人的意淫，從某種程度來說也確實如此，比如最近的電子產品如果不套個智能化都不好意思拿出來賣，而實際上，很多產品都只是偽智能，不涉及決策、識別、反饋等業內認為的人工智慧相關機制。
相應的，人工智慧目前的商業化應用，在於那些經過專門設計過的領域，而一旦涉及需要經過經驗判斷的，或者具有與時俱進的特性的領域，人工智慧就不能很好的發揮作用。這也就是為什麼當下很多職業面臨被人工智慧衝擊的原因，單一重複性的領域，是人工智慧可以發揮作用的最合適的場所（所謂的技術失業）。
近年來，數據多、硬體好、深度學習技術發展推動了人工智慧從量變到質變的發展。以具體場景為例，可以對客服領域的人工智慧應用加以分析。基於對客服領域的特定知識庫的輸入和自學習技術，智能機器人客服可以基於語義與上下文進行分析，提供服務先知。在此區別一下智能客服機器人和問題搜索，搜索同樣是基於數據，然而只能提供一個問題的解決方案，而智能機器人旨在優化問題解決的流程，同時達到在前台直接解決問題而無需再次跳轉，甚至在後期，也能夠從更高水平滿足人的社交需要。
從反面的角度來看一下這個問題，如智能化設備、信息設備這類產品，我們稱之為智能並不意味著它會反過來操控人類。但是智能產品被操控從而反過來進行攻擊是很有可能的，目前而言，很多智能產品存在一定漏洞，智能產品商家急需在生產時注意加強安全流程，否則可能會面臨類似於美國因被攻擊而導致的網路癱瘓等問題。
一點拙見，歡迎交流~
金融，教育，農業，醫療，家居，遊戲，企業服務等等，演算法層面現階段還需要優化提升的還有很多
作為一名即將進入新聞行業最高學府中國傳媒大學的大四狗來講，AI人工智慧在業界並不是一個陌生的名詞，但它在整個新聞業造成的影響對很多人來說卻十分陌生。
AI人工智慧能夠被運用到哪些領域？能為我們做些什麼？
我想說的是：AI人工智慧將重塑新聞業，它能為新聞行業帶來新的速度、新的體驗和新的分發。它能夠幫助我們做到情緒分析、新聞闢謠還能夠自動寫稿，省去了一大波人力物力。
但是，任何一種東西的出現都具有兩面性，我們在感嘆它巨大便利性的同時也必須警惕它所帶來的弊端。它會減少就業：機器的出現勢必會降低人工勞動成本，這是必然的。它無法帶來真相和解釋：隱藏在事實背後的利益鏈條或許才是真相的本源，而人工智慧沒法捕捉。
所以，在物聯網的環境下我們究竟需要人工智慧做什麼？它能夠為我們做什麼？
讓機器幫我們做一些重複的工作，讓信息分發更為高效，讓信息閱讀體驗更為愉悅，讓信息傳達更為精準，讓時間成本更低。對人工智慧的應用，更多的是為了滿足用戶的「I feel」和「I want」，這是人工智慧所能做到的。
對於新聞行業來說，人工智慧帶來的革新足以顛覆整個業態，對於其他行業來說也是如此。
要想找到這個問題的答案，首先要了解人工智慧的本質，什麼是人工智慧，通俗的理解為有人類思維的機器即機器人。了解到這一點你就會明白，人工智慧可以參與一切人類動腦和執行的領域。
李開復提到了金融領域，這僅僅是人工智慧的冰山一角，簡單來說，加上「智能」標籤的產品都可以看做是人工智慧的成果之一，智能傢具，智能助手，智能電視，智能購物等等。
但是，萬變不離其宗，人工智慧目前而言主要扮演的是助手的工作，起到輔助的作用，人才是技術的主人和使用者。
人工智慧能做些什麼呢？
初級階段
體驗AR、VR，遊戲、旅遊、文娛、教育這些領域都可以讓人感受更好。
比如我就想有一款產品可以讓我在裡面體驗生活中體驗不到一些場景，看流星雨、看看太陽的構成、看看暴風雪… 可以在夜裡睡覺的時候和做夢一樣休息，但是又活躍在另外一個世界。另外一個世界可以學習，遊戲，天馬行空！
想想一個現有的現象不是已經存在這樣一個產品嗎？做夢，每個人都可能做夢，你在夢裡接觸各種不可能發生的事情，可以飛檐走壁、可以飛天、即使是受傷、死亡都不會影響現實生活中的你。如果能轉換成一個成熟的產品？這豈不是很可愛？
高級階段
前提條件：
1、生物、物理、化學、數學、計算機這些對人工智慧來說都不是問題
2、機器人可以創造出來，並且人工智慧能滿足
3、道德約束人、人用相關制度能約束機器人
滿足以上兩個基本假設：
那麼你想做但是限於知識領域的都可以讓機器人代勞了。
遊戲：其實我最想做的就是遊戲與AR結合，能把生物科技也融入進去，那這樣可以人以真實感受去體驗遊戲裡面的各種刺激體驗，死亡復活，能讓大部分去釋放情緒，也可以在遊戲裡面真實觀看各種不能看到的風景和奇觀。
生物：研究人體可替代部分，讓疾病遠離人類。當然會帶來倫理問題，這個問題不好討論
教育：學習知識就不用那麼麻煩了。機器人可以代勞了。
…………………………………………
細思極恐，如果人工智慧能超過人類，那如果它有思維之後，為什麼不能把人也換了？
對於當下人工智慧的應用領域領域，我們可以看到由於相關專利數目影響、實際應用場景受限以及可選擇領域不多等原因，目前人工智慧的主要應用還是集中在個人助理、安防、自駕領域、醫療健康、電商零售、金融、教育這七個方面。
個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人） 產品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能監控、安保機器人） 產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海
自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業應用） 產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、賓士、京東等
醫療健康（醫療健康的監測診斷、智能醫療設備） 產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智能、Promontory等
電商零售（倉儲物流、智能導購和客服） 產品舉例：阿里、京東、亞馬遜
金融（智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管） 產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho
教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴） 產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲
以上內容來自雷鋒網。
這個問題要分兩部分回答，第一部分是未來的終極人工智慧可以用在哪些領域；第二部分是當前的人工智慧可以應用在哪些領域。
先看看遠景吧，人工智慧的終極目標就是代替人類搞科研吧。
科學家不再需要苦逼的做猜想、做試驗了，取而代之，基於物聯網（Internet of Thing)，人工智慧程序將根據各種感測器、科學儀器搜集的數據進行分析處理，挖掘背後的規律，提出新的理論假說、設計驗證方案、驗證假說。
數學家只要負責提猜想，人工智慧程序就能嘗試證明這個猜想成立與否。
物理學家什麼都不用做了，人工智慧會不斷總結、驗證出新的物理規律。
化學呢，人工智慧系統通過充足的物理知識就可以完美模擬出化學反應過程，化工這塊將被人工智慧改造的盡善盡美。
以後漫畫家省事兒了，給兩個人設稿子，不給也行，隨便給幾個關鍵字，讓人工智慧系統隨機生成角色漫畫形象，然後負責劇情就可以了。人工智慧會根據漫畫家提供的劇情，自動進行內容繪製、分鏡等。
作曲、作詞也都能搞定。
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藉助機械身體，人工智慧還能完成各種日常作業。
未來人類的征途，必然是星辰大海。一艘人工智慧母艦，搭載著人類文明的火種，四處尋找適合人類居住的星球，進行改造開發。
所以說，有了終極人工智慧，這以後房價肯定得跌啊！！！
扯遠了，還是說說近的，就從生老病死，衣食住行講講人工智慧的應用吧。
生：甚至沒出生之前，人工智慧程序就可以通過基因測序，推測出胎兒的五維（智力、體力、顏值、壽命、潛力）。父母都可以藉助人工智慧，挑選出最優秀的小蝌蚪和卵子進行結合。人工子宮研製成功之後，女性連懷孕都省了。
老：人工智慧進行老年人護理，集專業、細心、耐心、安心於一體的保姆護士醫生（這個正在逐步實現，先從腕帶開始吧，人形的護士還得等等）
病：私人醫生，手術小能手。人工智慧手術機器人已經在臨床嘗試了，人工智慧在線問診（專家系統）也有例子了。24小時值班的醫生，還沒脾氣，最關鍵的是，病歷上寫的內容，大家都能看懂
死：根據健康狀況預測死亡時間；做好賬號註銷引導，遺囑啊什麼的別忘了，暫時就想到這些
衣：工業4.0，服裝生產、設計、無人工廠管理人工智慧都能搞定
食：智能機器人廚師目前還沒有，以後肯定會有。家庭機器人做符合你口味的夜宵，購買在線菜譜，讓家裡的機器人學會新廚藝。
住：人工智慧結合3D列印技術，未來房屋建設可能就是一群無人機飛過去，嗡嗡嗡一陣子，樓就建好了。
行：谷歌的waymo已經逐步攻克了L4，L5級別的自動駕駛感覺指日可待啊。
Google，百度都押寶在AI上，不是沒有原因的，AI也會成為未來的基礎服務，就像水電煤一樣不可或缺。人類能做的，AI都能做；人類做不到的，AI也能做。
人類改造自然的能力始終受制於受教育的人口資源，培養一個人（力）需要大量的時間和社會資源投入。AI則可以快速複製，邊際成本極低，可以說，掌控AI的人，就掌握了最先進的生產力。
可以做我女朋友。
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