癌症筛查
深度学习算法支撑的AI技能，已经被用于医疗保健领域。特殊是AI的影像识别能力，有望在癌症识别和筛查方面发挥浸染，个中也包括乳腺癌。
AI技能还被用于预测疾病在全体医疗网络中的发展。西奈山（Mount Sinai）医院的一个小组，利用基于深度学习的AI算法，预测疾病的发展，实现了94%的准确度，该项目涉及的疾病包括肝癌、直肠癌和前列腺癌。
借助已经揭橥的癌症研究、临床试验和药物研发事情，已经有大量的数据可供AI技能利用，帮助它们检讨并辅导医疗保健决策。
拯救蜜蜂你知道「天下蜜蜂操持（The World Bee Project）」正在利用人工智能技能来拯救蜜蜂吗？
环球的蜜蜂数量正不才降，这对我们的星球和我们的粮食供应来说是个坏。
通过与甲骨文（Oracle）的互助，天下蜜蜂操持希望，学习如何通过蜂巢上的物联网传感器、麦克风和摄像头网络数据，从而帮助蜜蜂生存和繁衍。然后将这些数据上传到云中，并通过AI进行剖析，以识别出个中的趋势或者模式，以辅导早期干预事情，帮助蜜蜂生存。终极，AI技能让我们可以更轻松地在环球范围内共享实时信息，并采纳行动拯救蜜蜂。
残疾人专用工具人工智能造福人类的另一种用场是，帮助残障人士战胜残障带来的问题。
华为利用人工智能和增强现实技能创建了StorySign，这是一个免费的移动运用程序，可以将文本转化成手语，帮助失落聪儿童学习阅读；华为还创建了Track.Ai，这是一款易于利用、价格并不昂贵的设备，可以识别儿童的视觉障碍，因而可以在疾病导致失落明之前就开始治疗。
华为还开拓了另一款AI运用程序Facing Emotions，可以将感情转化成简短的声音，这款运用程序可以评估在其他人脸上“看到”的感情，帮助盲人“看到”正在和他们交谈的人的感情，该运用程序利用了手机上的后置摄像头来评估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛，然后由人工智能技能剖析这些面部特色的表情以及它们传达的情绪——鄙视、愤怒、恐怖、厌恶、悲哀、幸福或惊喜。
景象变革有了AI技能，我们还可以办理天下最大的问题之一——环境问题。景象变革是一个巨大的问题，但是人工智能和机器学习领域的一些思想领袖们相信，技能可以办理这个问题。
机器学习可以改进景象信息学——机器学习算法大约支撑了30种政府间景象变革专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change）利用的景象变革模型。人工智能还可以帮助教诲和预测景象变革对不同地区的影响。蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的研究职员正在利用GAN（天生对抗网络），来仿照强风暴和海平面上升造成的毁坏。
野生动物保护利用人工智能技能保护地球的另一种办法是在动物保护方面，这种技能，让资金不敷的动物保护主义者有机会以低本钱的办法剖析数据。
夏威夷大学考艾岛濒危海鸟规复项目（University of Hawaii’s Kauai Endangered Seabird Recovery Project）利用人工智能技能，剖析了600个小时的音频，以检测鸟类和电线之间的碰撞次数。
在另一个项目中，为了利用人工智能技能阻挡濒临灭绝物种的减少，南加州大学社会人工智能中央（University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society）利用无人翱翔器，来探求偷猎者并定位动物。无人机网络到的数据会被发送回来，然后由机器学习工具进行剖析，这些工具利用博弈论来帮助预测偷猎者和动物的活动。
Wild Me和微软还在利用人工智能技能，对人们上传到互联网上的照片进行自动识别，记录和跟踪鲸鲨等濒临灭绝的动物的情形。
降服天下饥饿问题闭幕天下饥饿危急最可行的工具之一，便是人工智能技能。它可以剖析数百万个数据点，帮助确定空想的农作物、造就种子、最大化电流输出并且精准掌握除草剂的施用。
在这些方面，有很多运用程序已经投入利用了，但是我们想在这里强调的是营养早期预警系统（NEWS），该系统利用机器学习和大数据，来识别出由于作物歉收、食品价格上涨和干旱等缘故原由而风险上升的地区。
减少不平等与穷苦只管一贯存在着这样的争议——人类的偏见可能会通过存在偏见的算法或者演习数据集进入人工智能，但是人工智能技能实际上是可以帮助减少不平等征象的。
芝加哥大学数据科学和公共政策中央（The Center for Data Science and Public Policy of the University of Chicago）的Aequitas项目和IBM的AI Fairness 360，都是可以跟踪和纠正偏差的开源工具包。智能文本编辑器Textio能够使职位描述更具原谅性，该工具帮助一家出版商将女性员工的招聘比例从之前的10%提高到了57%。伦敦大学帝国学院（Imperial College of London）正在演习人工智能，根据街道图像识别城市生活条件中的不平等征象，以期终极利用这些信息来改进现状。与之类似，斯坦福大学在利用人工智能技能剖析卫星图像，以预测穷苦地区，进而影响经济声援。
利用人工智能/机器学习肃清穷苦的另一种做法，是IBM的科学造福社会（Science for Social Good）事情开拓的Simpler Voice，它可以帮助文盲战胜不识字的困难。
排查“假新闻”人工智能是将“虚假新闻”推向大众的推手。
但是谷歌、微软和草根“虚假新闻寻衅”（Fake News Challenge）正在利用人工智能技能（机器学习和自然措辞处理）自动评估文章的真实性。由于必须要监控的帖子、Facebook动态的数量数以万亿级，以是无法手工完成监控，公司还会利用人工智能技能来查找可能标志着虚假新闻的词语和模式。
其他依赖人工智能技能剖析内容的工具还包括Spike、Snopes、Hoaxy等。
评估医学影像总体而言，人工智能技能正在通过多种办法改进医疗保健系统。
总部位于德国的Siemens Healthineers是一家领先的医疗技能公司，该公司将人工智能技能集成到很多技能之中。个中一项技能是AI-Rad Companion.4，这是一个放射科助理，可以支持医学成像阅读和丈量的常规任务。人工智能增强了医学成像检讨，可以帮助那些劳累过度的放射科年夜夫，减轻一点他们的事情量。
另一项创新是AI-Pathway Companion5。该工具结合了来自病理学、影像学、实验室和遗传学的洞察力，可以根据数据，为每一位患者供应状态预测和下一步的治疗建议。
确定升级优先次序在南加州大学社会人工智能中央（University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society），他们支配了人工智能技能，以明确如何在地震时坚持洛杉矶的供水。
由于该市公共奇迹根本举动步伐老化，该项目在供水管网中确定须要修缮提升的区域，优先将为主要的根本举动步伐（例如为医院、疏散中央、消防队和警察中央等地供水的根本举动步伐）供水的管道升级成抗震管道。人工智能可以通过仿照大量不同的场景，找到最佳办理方案，因而非常适宜用来办理这个问题。