人工智慧應用非常廣泛，有智慧感知（語音、影象、觸覺/手勢）、智慧表達（合成、運動）、智慧認知（語言理解/生產、如自動論文生成器 RBAC Model；翻譯，如 Google Translate ）、智慧抽象思維（博弈、問答）。

人工智慧系統，從區域性智慧到整體智慧，如無人機、無人駕駛、實時翻譯、語音助手等，以及到智慧裝置、智慧家居、智慧汽車、穿戴式裝置、機器人等。

以金融這個行業為例，人工智慧可以從事大資料風控、智慧銀行、智慧投顧、智慧投研、智慧營銷獲客、智慧反欺詐、智慧客服等，而之前的從業者就被替代了。

謝邀，首先是製造業，大量機器人將取代人工，因為目前機器人已經在製造業被廣泛應用，隨著智慧化機器人的利用將越來越廣泛，不能一一勝舉，二是通訊業也是首先收益者。三是無人機將快速發展。無人駕駛汽車還有待時日進入應用。家庭智慧也在逐步推進。因為智慧是一次工業革命廣泛應用各個領域。只能逐步推進。

僅針對當下水平的人工智慧演算法，我個人認為稱為“人工智障”可能更合適一點。目前的人工智慧演算法，太過依賴資料集。

然而有一個悖論，我們不可能存在一個完備的資料集，因為資料一直在產生，社會一直在進步，總有新的事物不斷出現，使得人工智慧總能遇到一些新的事物，而目前的AI對識別這類沒有被訓練過得資料則有困難。

當然我們也可以說總有辦法去線上訓練或者更新模型，但是這就限制了當下人工智慧的應用領域。對於高安全性的領域類似於自動駕駛汽車、大型工業裝置等安全要求高的地方，目前基於神經網路的演算法並不能獨當一面，需要有別的演算法對神經網路的結果進行冗餘檢查。

說完了悲觀的一面，來看看積極的一面。人工智慧演算法對於安全要求不怎麼高的領域會產生顛覆性的後果。例如現在的安防領域將會全面進入人工智慧時代，智慧城市的概念將會得到落地，攝像頭會識別圖片內的各種物體。文字翻譯會越來越準確，越來越多的人出國可以選擇自由行了。神經網路可以幫人類進行一些簡單的文件分析等工作，減輕人的負擔。總之，在非安全第一的領域，現在的人工智慧演算法都將找到自己的應用領域。

人工智慧有可能顛覆很多領域，現在的幾乎所有工作，都可以被代替，不過下面只說說重要的變化。

1.孩子生下來就有教學陪伴機器人，可以準確回答孩子幾乎所有問題，這個是人類無法比擬的。所以記憶型教師將無用武之地，但是會程式設計的大師級教師將吃香。

2.工廠全部自動化，無人化，只有老闆一個人，按下鍵盤，維修機器人自動去升級系統。

3.社會服務部門也完全由人工智慧取代，電子警察街頭巡邏，無人駕駛汽車自動行駛。

如同巴比倫的空中花園，人類生活在智慧城市中，探討人生哲學問題，為智慧程式設計給出邏輯界定。

最後，人類終於可以瞬間移動，不同星系之間行走。當然，旁邊還帶著那個從小在一起的陪伴機器人。

AI技術可以顛覆任何領域，尤其在教育領域。AI技術實際上就是模擬人類的學習模式而設計出來的機器，它具有超級記憶能力，超級模仿能力，超級計算能力，一句話除了不具備情感表達能力它具備人類的所有技能。一旦AI技術到達了自我學習自我更新知識這種水平，人類在它面前永遠就是小孩子的水平。例如阿爾法狗可以擊敗任何人類國際象棋高手一樣。因為你的任何思路都不可能超過它的分析能力。同理AI技術應用的前景就是在各個領域達到阿爾法狗的水平，到那時人類在任何領域也不可能與它進行競爭了。這也就是一些頂級科學家擔心的問題。技術的進步可以給我們帶來非常優良的生活體驗也可以造成很深刻的社會影響。這兩方面的因素就是人類需要認真對待的問題。當我們沉醉於技術進步帶來的喜悅時危機可能也再進一步逼近我們的世界。AI技術發展應該不是越先進越好，也就是不能在任何方面都代替人的生活和工作，那樣人類的生存問題就會凸顯出來了，到那時我們在想控制AI機器人是否還有可能這就值得我們思考了。發展AI技術不是不好，適當最合適。這也就是為什麼你在城市裡居住時間長了需要體會一下鄉村生活的重要原因。AI技術一定要適應人類的需求而開發不能讓人類適應AI技術，那樣就本末倒置了。它可以顛覆我們現在的方方面面，但是我們現在並不太需要這些，因為人類還沒有完全進化到需要機器決定一切的程度。謝謝閱讀

人工智慧最首先顛覆的領域是軍事防務。譬如美國，為什麼起步早於中國，速度卻低於中國？原有強大產業集團(也是利益集團)的阻礙限制！但美國軍方和戰略智庫卻發表研究報告發聲美必須搶佔人工智慧在軍事應用上的優勢。逼的特沒譜政府前幾天也釋出有關“人工智慧”的報告。據近現代歷史經驗，科學上重大發明都首先大規模用於軍事戰爭，如飛彈(火箭)、核彈...

顛覆所有領域，最容易的，估計是醫生，維修工等技術類領域，畢竟顛覆藝術也是有可能的，但是人類的互動將沒有意義

人工智慧首先肯定是與實體經濟深度融合，在社會民生領域廣泛應用，近年來，人工智慧的迅速發展，正全方位深刻改變人們的生產生活。

當前，人工智慧在各行各業的應用越來越廣泛。比如會在醫療裝置領域加強手術治療效果；在製造業領域實現全自動生產加工，減少人工使用；在教育領域實現教學和學習的智慧化；在出行領域的自動語音識別和路線規劃；在生活領域的手機行業，一個手機實現出門無現金.

人工智慧已經改變了我們的生活嗎？答案是顯而易見的，而且這種滲入的速度還在以肉眼可見的速度加快，想必五年十年之後，我們的生活方式也會隨之大幅度改變。

人工智慧領域的最新進展對科技變化的促進作用可能會以兩種基本的方式攪亂我們的勞動市場。首先是一個簡單的事實，大部分自動化作業都會替代工人，從而減少工作機會。這就意味著需要人工作的地方變得更少了。這種威脅很容易看到，也很容易度量。僱主們會大量引入機器人，並把工人清走。但是有時候變化並沒有那麼明顯。每一個新的工作站伺服器都可能會減少1/5個銷售人員，或者免費的Skype電話可能會讓你每週可以有一天在家更有效率地工作，從而僱用新員工的需求就被推遲到了下個季度。

第二種威脅更加微妙，更難預測。很多科技進步會透過讓商家重組和重建運營方式來改變遊戲規則。這樣的組織進化和流程改進不僅經常會淘汰工作崗位，也會淘汰技能。銀行安裝了ATM機之後可能會裁掉出納員;提升的服務會創造僱用網路工程師而非出納員的需求。就算銀行最終增加了工人總數，出納員仍然不那麼走運。

未來，合成智慧會大面積代替人來完成工作

考慮到自動化對勞動力造成的兩種不同的影響——代替工人以及讓技能變得無用，經濟學家為這兩種失業型別取了兩個不同的名字。第一種被稱為“週期型”失業，指的是人們在就業和失業之間迴圈。在經濟蕭條時，待業的窮人數量可能會增長，從而導致更高的失業率。但是從歷史上說，一旦經濟復甦，閒散的工人就會找到新的工作。失業的人數減少，同時待業時間也會變短。

另外一種失業形式被稱為“結構型”失業，它意味著有一些失業的人完全無法找到合適的工作。他們整天傳送簡歷，但是沒人想要僱用他們，因為他們的技能找不到對應的工作。用房地產市場來說，這種情況類似於待售的房屋型別不適合已有買家。想要三個孩子的夫妻相比於想要更少孩子的夫妻需要更多的臥室，或者對於那些需要乘坐飛行汽車上下班人來說，他們需要從平屋頂起飛，而目前的大多數房子都是尖屋頂。

不久的將來，“週期型”失業可能會越來越少，人造勞動者會取代對大部分技術工人的需求;合成智慧會大面積代替需要由受過教育的人來完成的工作。在應用的最初階段，很多新的科技會直接代替工人，用幾乎同樣的方式完成工作。但是其他創新不僅會讓工人閒置，還會淘汰他們所從事的工作種類。“結構型”失業將遍及各行各業，在現有的經濟結構環境下，未來大部分人可能很難再找到工作。

自動化來襲，岌岌可危的藍領工作

各行各業的藍領工作很有可能已經被自動化接管。在自然環境中可以感知和執行的機器人裝置將會大批次取締勞動力市場。簡而言之，人造勞動者正在從各個領域進攻而來。

當自動駕駛更安全時，還需要司機嗎?

自動駕駛卡車的技術今天已經存在，而且已經可以用非常合理的價格改裝到現有的車隊上了。裝備有這種技術的卡車可以“看到”所有方向，而不僅僅侷限於前方的視野，這些車輛可以在完全黑暗或燈火管制的情況下行駛，它們會即時分享路況、附近的危險以及它們自己的意圖。

更妙的是，它們的反應時間接近於零。所以，自動駕駛卡車車隊可以在相互間距只有十幾釐米的情況下安全行駛，這樣的車隊可以減少道路堵塞，並節省15%以上的燃油。交貨會變得更快，因為它們可以不停歇地執行，中間不需要在路邊停車。它們不會疲憊、酗酒、生病、分神或者感到無聊;它們不會打盹、打電話或者為更好的報酬和工作條件而罷工。花費了44億美元並奪走3800條生命的27.3萬起大型卡車事故(2011)在未來可以避免多少?請允許我指出，單單這項創新每年拯救的生命就比在“9·11”世貿中心災難中殞命的人還要多。

在黑暗中工作的機械工作

2010年，歐盟開始為“農用聰明機器人”專案(Clever Robots for Crops，簡稱為 CROPS)提供資金。正如專案負責人所說：“農用機器人必須具有智慧，只有這樣它們才能在鬆散、動態、不友好的農業環境中穩定地執行。

Agrobot 是一家在加州奧克斯納德(Oxnard)開辦的西班牙公司，他們製造的商業機器人可以採摘草莓。在採摘過程中這種機器人只能識別足夠成熟的水果。好訊息是他們正在招人，但是你必須有一個工程學學位才行。請注意，這些洶湧而來的機械工人並不一定非要比將要取代的工人速度更快，但是它們可以在黑暗中工作!

不輸人類的機器倉管員

除了挑選訂單和包裝貨物，正如我在上面所說的，還有裝貨和卸貨的工作。這些工作現在仍由人類工人完成，因為人的判斷在運載車輛和運輸集裝箱中如何抓住和堆疊不規則形狀的箱子這些工作中不可空缺。但是另一家矽谷的創業公司Industrial Perception公司正在改變這一切。他們的機器人可以檢查卡車內部，選擇某個物品，然後撿起來。正如他們被谷歌收購前官網上的宣傳語，公司“提供的具有技能的機器人是決勝明日經濟的必備品。”

性工作者也要被替代

你可能認為性交易是隻能由人類來完成的工作。對於美國大部分地區來說賣淫可能是違法的，但是成人用品並不違法。而這個產業將會徹底改頭換面。位於紐澤西的 True Companion公司以及類似的公司正在開發全尺寸互動式性愛娃娃——男版和女版都有(名字分別是Roxxxy和Rocky)。這家公司的創始人道格拉斯·海因斯(Douglas Hines)之前在貝爾實驗室的人工智慧部工作，正如他在2010年的一次採訪中所說：“人工智慧是整個專案的根基。”根據這家公司的說法：“Roxxxy可以參與討論，也可以向你示愛。她可以說話、聆聽，並感受你的撫摸。”

無論你的領子是什麼顏色，自動化都會毫不留情

到目前為止，我說的這些對於那些主要從事腦力勞動的人來說可能還算是個安慰，但是這種釋然只是一種誤會。就像人造勞動者將要取代體力勞動者一樣，合成智慧也將會席捲很多腦力工作。無論你的領子是什麼顏色，自動化都會毫不留情。

律師，光環不再

合成智慧在法律專門領域攻城掠地的表現還有一個更加複雜的例證，那就是創業公司Judicata。這家公司使用機器學習和自然語言處理技術，把普通文字(比如法律原則或特定案例)轉化成結構化的資訊，利用這些資訊可以發現相關的法院判例。比如，程式可以發現所有包含西班牙裔同性戀員工成功起訴不正當解僱的案件，透過朗讀法院判決原稿，可以節省無數花費在法律圖書館或使用傳統電子搜尋工具的時間。

其他創業公司則在試圖縮短早期案件評估、證據處理、檔案審查、檔案處理以及內部調查等曠日持久的過程。有一些人則透過實際的法律及案例研究來提供案件策略方面的建議，回答諸如此類問題：法官有多少次作出傾向於提交移送動議的被告的判決?又有多少次傾向於提出即決判決申請的被告的判決?讓其他人在相似智慧財產權上犯錯誤的原因是什麼?

更強大的機器人醫生

(IBM的這臺計算機將會成為糖尿病專科醫生，還會擔任腫瘤治療和術後恢復的工作)

如果成為律師變得不再那麼具有吸引力的話，那麼成為醫生呢?從患者的角度出發，其心中的理想醫生一定是一位精通所有專科領域的超級醫生，他掌握著所有最新的醫療資訊以及最佳的實踐經驗及方案。但是，這樣的人類並不存在。

讓我們看看IBM的超級計算機沃森。在《危險邊緣》中打敗冠軍布拉德·魯特(BradRutter)和肯·詹寧斯之後，沃森馬上就被重新部署在這個新的挑戰上。2011年，IBM和美國最大的管理公司WellPoint開始合作把沃森的技術應用在提高病人看護質量方面。他們宣稱：“沃森可以博覽100萬本書或2億頁的資料量，並且在3秒內分析其中的資訊並給出精確的迴應。WellPoint希望內科醫生能夠根據具體病人的情況簡單地對沃森內部的醫療程式進行一些新條件的輸入或微調，然後透過沃森超凡的能力在最複雜的病例中鑑定出可能性最高的診斷以及治療方案的選擇。我們期望沃森能在內科醫生的決策過程中成為強有力的工具。”就像IBM在50年前進入人工智慧領域的最初嘗試一樣，他們仍然小心翼翼儘量不惹怒那些被他們奪走飯碗的人。但是，一個人用在決策過程中的工具卻是另一個人通往失業的門票。

設計。每一個創意的閃現，人工智慧會為你提供無數個讓你滿意的初級方案（其實完全可以做成品，但要顯著自己的英明神武，所以只能是初級方案）。

攝影。能夠最完美的利用周邊環境，構圖、色彩、對光的運用無可挑剔。讓你的後期隨心所欲。

秘書。一些重要程度稍輕，但異常繁瑣的工作人工智慧可以完美承擔。像蒐集資料，怕是沒有比人工智慧更適合的了。

自動駕駛。

高精尖外科手術。畢竟人做不到總是心如止水。

探險。人類達不到的地方，人工智慧就可以更好的拓展人類視線範圍。

救災。更高效地抵達受災處，更明確的受災資訊，更便捷的救援方式。

航天。不需要水，空氣。以那時的科技，使用壽命絕對很長，人類能走出的也就越來越遠。

人進化成人工智慧。如果人類不能在生物科學上取得質變突破，就可以選擇如何讓人變成人工智慧，而不是人工智慧變成人（這個應該是人工智慧的最終幻想）。畢竟未來的人工智慧會處處碾壓人類的優勢。