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AI系统用于物理驱动，尤其是自主式、自动化等，需要应对不断变化的环境参数，承担无人运作的挑战，包括自我诊断和修复，寻找安全漏洞。目前主要的自动化应用有自动内容精选、自动金融交易、半自动驾驶、无人机、自治文学等。自动化以及相关的就业，是社会和经济关注的主要问题，也是推动工业变革进程的主要动力。

不同于自动化替代人类，还有一种情况是机器作为人类工作的辅助，也就是人工智能发展的副产品——人机协作。AI强大的数据库可以为增强人类认知能力，弥补个人弱势。人机协作的主要应用包括棋类游戏、医疗图像诊断等。

在沃尔特里德医疗中心，退伍军人事务部用 AI 来更好地预测医学并发症和提高治疗严重打击的伤口，导致患者的治疗效果更好，更快疗愈，并降低成本。当前医疗档案过渡到电子健康档案，可以帮助健康数据预测分析，从而发挥关键作用，应用于卫生领域、精密医学和癌症的研究。

运输方面，启用AI 的智能交通管理应用程序减少等待时间，能量使用和排放量 25%。部分城市已经开始是使用AI响应调度，提供实时公交资讯。

还有一些研究人员，正在利用使用AI 图像跟踪分类软件，来分析公共社交媒体网站的旅游照片，识别照片中的动物个体，生成数据和位置，研究和改善动物迁徙，涉及栖息保护地，保护濒危物种。自动驾驶船只也应用于复杂的海洋探索，了解敏感的海洋生态变化和极地气候，进行气象监测，管理非法捕捞。

AI在刑事司法系统方面也有潜在的应用，包括犯罪报告、治安维护、保释、量刑、假释决定。政府也在研究如何利用AI驱动正义，提供警察可靠的数据，帮助执法，更好地告知刑事司法中的决策系统，同时也注意AI可能会引入偏见或不准确之处。

芝加哥大学、南加州大学、斯坦福大学等学术机构也纷纷利用AI系统了解和解决社会经济问题，包括失学、失业、全球贫困问题。当然，这类研究采用的是卫星图像分析，依靠大量机器学习训练，但要求不能涉及个人隐私或者商业机密。

联邦政府致力于减少平困和增加经济效益，控制社会流动性，并试图将AI与国防、能源、情报等部门联系起来。对于大型的研发预算，比如劳动力机构，将采用与私营部门合作的方式进行理论创新和实验研究。国立卫生研究院也投入了大量的研究经费。DARPA也在利用AI数字导师训练海军新兵。

1、鼓励私营和公共机构利用人工智能造福社会。司法机构和公共政策机构可以与人工智能研究人员合作寻求社会问题的解决方案。

2、联邦政府应开放训练数据方式和数据标准，通过大量公开政府数据推动学术界、私营部门的人工智能研究和应用。

3、联邦政府应创建更多类似DARPA这样的机构，支持高风险、高回报的人工智能研究与应用。

4、国家科学技术委员会人工智能与机器学习分委会应该为官方的人工智能实践者建立一个实践社区，共享各项标准、课程和实践方案。

5、在设定人工智能产品的监管政策时，各政府机构应咨询合适的高级技术专家，招揽相关人才。

6、各机构在人事招聘中应当注意人才的多元结构，培养不同观点的联邦工作人员。

7、交通部应和产业部门及研究人员应合作探讨数据共享方法。联邦机构短期内应侧重于在不侵犯消费者隐私的情况下，开发更丰富的数据集。

8、政府应投资更高级的、自动化的空中交通管理系统。

9、交通部应开发实时监管框架，适应自动驾驶汽车和无人机安全的集成到运输系统中。

10、国家科学技术委员会机器学习和人工智能分委会应即时回报工作进展，酌情向公众报告发展情况。

11、政府应关注他国人工智能发展状况和总体进展。

12、政府应在与产业的合作中把握人工智能进程，扩大其经济效益。

13、联邦政府应优先发展基础和长期人工智能研究。因为基础和长期研究是私人部门不愿意投资的领域。联邦投资对这些领域的研发至关重要。