AI是現今非常熱門的話題，所有人對於這項引領潮流的新技術不得不全面接受它所帶來的改變。有些人擔心人工智慧會取代掉很多勞力密集的工作，另一方面也有人顧慮大眾的自我意識會被AI消磨。但整體來說，人工智慧為人類即將面臨的未來同時增添了複雜度和更多的希望。其實大眾對於AI是抱持著遲疑的態度，這項技術可以說是現代社會的大躍進，也可以是促使大規模失業的直接因素。但至少在我們所預知的未來裡，AI將不會為人類帶來以上這兩種極端的情況。它會逐漸影響著我們生活周遭的每個細節，不僅僅會創造更多就業機會，甚至是遠超過他所取代的工作，從顧客體驗到病理照護都會是AI著手改善的範圍。總歸來說AI的未來全權掌握在那些與時俱進的人手中，一切全在於我們如何面對這項技術。
Ａ代表擴增
AI正以驚人的速度跳躍式的發展，那些看似非常荒謬的應用程序如今好像只是幾年前的事而已。應用電腦系統的無人駕駛汽車，企業操作的營銷工具到仰賴人工智慧解決的醫療方案，這一連串新技術的研發將會無止盡的突破可能。而唯一可以肯定的是，未來這幾年裡AI將會帶領著人類一起大幅度的躍進，而不是取代掉大部分的人力。
電腦超越人腦的優越點必須以計算的速度和規模來理解。任何需要大量數據及複雜計算程序的工作都應交由電腦執行。這些項目包括數據搜集、分析和預測，但不包含實際的結論和執行，因為在這方面來說人腦的判斷力相對人工智能而言還是比較進步的，而且讓人類做最後定論也可以確保AI與我們的目標是相符的。具體來說，雖然AI可以預測一個城市未來的發展，但他不會參與制定交通法規的工作項目。
談及人工智慧所具備的高水平分析能力，這項技術被廣泛運用在擴大人力資源、優化資源利用以及增加生產力上，並非取代人類在工作中的參與度。以下列出一些能立即人工智慧獲利的領域。
日常生活
想想看人工智慧技術是如何協助人類每天的生活呢？舉凡手機內建的語音輔助功能或著是Amazon Echo的購物小幫手，這項技術充斥在每一個人的生活，形隱不離。Alexa（人工智能產物），能夠理解並回應命令，如設定計時器、播放音樂、訂購日常用品或著基於網路查詢到的基本問題都是它能操作的範圍。到目前為止這些應用還稱不算是“人工智慧”，但正在逐漸進步中。當你使用Alexa越多次，它會在這些經驗累積下逐步吸收你的語言模式和語氣。所有從學習經驗收集來的數據都會儲存在雲端，使用的是數越多，AI的能力就會越強。隨著數百萬的用戶提供眾多的數據資料，機器學習計算程序將確保Alex快速的進步。目前為止，它不會取代人腦所提出的建議，因為人工智慧最終只是在辨識問題後從龐大的數據庫中找相符合的答案。
互聯網
語音支援系統、智能偵測系統和其他互聯網的設備或擴增傳統AI介面並使人類的生活更加便利。 智能感應系統會將周遭環境的資料數入資料庫再按照內建資源執行預定的功能。他們的目的是更有效率地大量搜集數據，而且已經成為眾多公司應用AI的主要方法。例如，告訴Alexa降低環境溫度，其中包括測量實際溫度，然後調節恆溫器。隨著物聯網設備變得無處不在，人工智能在實際執行中將變得更有用途。
代理製造
智能設備為製造業帶來很多效益，這些智能設備可以檢測和調節輸入的使用情況、生產參數或所製造產品的質量。在合作機器人的協助下，那些被認定為重複性高、有安全疑慮且困難的任務，人工智能將成為生產製造過程中最主要的一部分。人類的角色是確保運作是否流暢，而機器人、智能設備、機器學習及人工智慧就是在確保作業是否發揮最大效用。這項新技術的整合已經被運用在領導製造業發展更多可能性，它們所提升的作業效率意味著更高的利潤和產能，因此這些技術將會在非常短的時間內就會被製造業普遍運用。同樣的技術會被沿用至企業經營的各個面向，智能系統可訂購自己的原物料；智能感應器可追蹤貨物品質並通知上游供應鏈；下游的品質及效能回饋將有助於製造業整體的流程。這項技術與訂單處理和會計工作結合將可確保企業在工作中將越來越好。
隨著數據的使用量增加，就業機會也會隨之增加。初期的機器人系統不會取代掉人力，而是讓他們專注在創意方案的發想和任務執行等工作特長。人工智可降低關鍵及危險任務的風險，並使工作效率更佳更可靠。
物流
生產全自動汽車的企業競爭早已在這個世代如火如荼的展開，但在我們真正發展至成熟時期，人工智慧技術將會被應用在改善運輸及物流過程的各個階段：搬運工廠和倉庫的零部件、減少長途作業的運輸時間、裝載、分揀、包裝以及提高燃油效率。所以承襲上面段落的話，人類在整個過程中佔有不可替代的一席之地，我們必須確保新技術的相互運作以實現預期的結果。
健康照護
具有與生俱來的能力和知識的機器能夠協助醫療專業人員及醫生想出更廣泛、精準和個人化的診斷技術。IBM Watson 可以在比放射科醫生更短的時間內分析更多的胸部X光片，但幾十年來最佳和最有效的疾病治療方法都是出自於醫生實際參與和人類豐富的經驗。
如果可能的話，人工智慧技術會增加醫療產業人員的就業機會，因為我們已學會診斷和預防許多條件，因此更有可能面臨一些意想不到的意外。越來越少的醫生會幫忙切除腫瘤，然而更多的醫生需要去解釋
根據AI技術導出的結論、重新校準AI的診斷、改進醫療方案並提供諮詢服務。如果要考量到大部分的醫療人員平均話費超過60%的時間來完成文件、血液採集或數據分析比較等重複形質高的工作項目，人工智能將會成為醫療業的福音，有助於改善所有患者的生活質量和體驗。
農業
農業是最原始的傳統產業且高度依賴難以控制的自然條件，如天氣，土壤條件，適度陽光曝曬，養分稀缺性和許多其他成分。
基於人工智能和高科技的農業解決方案，包括傳感器、機器人、數據分析、機器學習、灌溉系統、蟲害預警系統、施肥和作物優化等方法將大大提高作物產量和質量。這些做法將有助於減輕人類的負擔，也有助於提高農業生產率。
智能零售
Alexa＆Co.與冰箱中的傳感器結合，可以在需補充食材的時候通知你要再購買，而且可以快速的以便宜的價格訂購。一旦你確認了你的訂單，它會告訴你什麼時候可以從當地的商店拿貨，或是何時無人機會抵達。雖然AI也有被運用在許多其他領域，但卻實為零售業量身定制的Amazon, Google and Apple 在人工智能的協助下提供消費者超乎期望的服務，而世界各地的企業也因此逐漸跟進。
對於像美國這樣的大國來說，越來越多商家提供免運的服務是很理想的，但即使在人口密集的城市，智能零售還是有非常多的機會。在商店本身，預測銷售數字（如週五更多的啤酒，早上更多的咖啡）將優化供應鍊和生產週期。
下一代的智能助手將根據用戶的習慣預測信息，並對需要什麼，什麼時候需要以及在何處進行明智的預測。亞洲地區的24小時便利店已經在使用人工智能和機器學習，不僅預測出每週二售出的牛肉麵數量，而且還預測下一季度需要多少牛肉和多少花卉。
人工計算程序
人工智慧還很不擅長的其中一件事就是了解環境。但是現在的機器學習已經克服這個困難了。人工智慧現在可以適應不斷變化的環境並預測使用者的偏好將如何改變。機器學習的案例可以在醫療產業當中看到，當中美味病人都會應不同疾病而有所差異。而機器學習可以透過判斷環境的這項先進科技來預測疾病的症狀，並依照它所知的來提供解決方案。
然而，人工智慧的演算法和控制權必須要民主化並讓所有利益關係者清楚知道。演算法是由人為增強和控制著的時候才會達到最大的效果。畢竟，我們比任何機器還要了解我們自己的目標和需求。（至少目前為止是如此）透過建立開放的產業生態，確保創造者、生產者、消費者一同的參與，在面對由演算法組合而成的人工智慧，我們才能夠有更好的控制和管理。
毫無疑問的，人工智慧如果適當執行的話，它會先帶來無窮無盡的機會和可能，早在它變成對人類的任何危害之前。