人工智能不是生物体，而只是不具备智慧的仿生物质，很多人想知道它能做的事情，所以下面小编给大家介绍人工智能可以做什么，一起来看看吧。
人工智能可以做的事情
1、聊天
1)闲聊机器人。这样的机器人一般不需要专业知识库，行业内都用过智齿的，普通的寒暄库即可，它不需要正面回答问题，也不存在单轮多轮会话的概念，只是需要给出回答即可，对召回率没要求，对准确率更没要求，这在技术上没什么难度。参考案：智齿体验版、小I机器人
2)个人助理。这样的大家就常见了，siri就是个了。这个较大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西。
3)客服机器人。客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，七鱼也是做得很好的，赞一个
4)语音交互。这个挺多人做的了，大概10几家。通过录音和流程化，实现语音机器人的商业化，着重用于产品推广和售后服务。杭州阿里出来的一个小团队叫做灵声实现了商业化，听说客户都排队了。
2、服务行业
教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断、早教、家政、绿植、零售等，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，需要要按照既定的规则完成明确任务即可。医疗目前已经有所应用，不过效果较差，美国CT片的识别率在80%，而中国一直停留在60%。
3、工业智能汽车、安保、家居
在工业领域，人工智能只能执行部分狭窄工种，但可以进行量级组合完成全量替换人力。人力将更多执行商业行为，人工智能无论是效率还是准确度都远超人力。
4、农牧业
土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析、智能筛选等。农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶，中国农业现处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，人工智能在农业方面执行者一些基础的细节动作，例如农药播撒，果实采集，因此人工智能在农业上还有很长的路要走。
但是人工智能的在农业上的应用，突破还是比较大的，国内好几家企业就专业与智能筛选的研发。
人工智能的核心
人工智能的核心三要素分别是：数据、算法和计算能力。数据是基础，大数据为机器学习装上引擎;算法是核心，将人工智能带到全新高度;计算能力是保障，为算法的实现提供坚实的后盾。下面分别介绍三要素的现状和发展趋势。
数据是所有计算和应用的基础，数据的创建位置可以分为核心、边缘和端点。核心是指企业内部或云端的特定计算数据中心。它涵盖所有类型的云计算，包括公共云、私有云和混合云。边缘是指不处于核心数据中心的企业级计算机/设备。
它包括服务器机房，现场服务器。端点是指网络边缘的所有设备，包括PC、手机、摄像机、联网汽车、可穿戴设备以及各种传感器。
算法是人工智能中的核心，人工智能、机器学习和深度学习的关系。机器学习是一种实现人工智能的方法。机器学习最基本的方法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
深度学习是一种实现机器学习的技术，是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习与浅度学习相比，强调结构模型的深度，通常有4层以上的隐层节点。深度学习海量数据，训练复杂度高，分类及预测精度高;浅度学习数量量小，训练简单，分类及预测精度低。
计算能力是保障，为算法的实现提供坚实的后盾。一项深度学习工程的搭建，可分为训练和推断两个环节：训练环境通常需要通过大量的数据输入，训练出一个复杂的深度神经网络模型。
人工智能的发展趋势
一、技术能力方面，中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注度较小。
人工智能产业链分为基础层(芯片、算法框架)、技术层(计算机视觉、自然语义理解、语音识别、机器学习)和应用层(垂直行业及准确场景)。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对芯片关注度小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。
二、科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河。
科技巨头构建生态链，已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地(金融、政府事务、医疗、交通、制造业等)，切入行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。
三、在金融领域，人工智能的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。
传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。
四、在医疗领域，人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。
人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。
五、在出行领域，以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。
传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业的规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。
