比如在教育领域，人工智能的典型应用就是“作业帮”这样的软件。当你拍下一道题，就会有答案和解析，在很多时候对学习还是有一定帮助的。当然，这类软件有时也搜不到想要的题。这是因为“作业帮”这样的软件的解题方法与人完全不同。人解决作业上的题目，就题目本身进行思考。而“作业帮”这样的软件，识别被拍题目的关键词，并在系统的题库中搜索，遇到题库中没有的题目自然无能为力了。
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相形之下，在一些重复性的工作、规范和标准相对完善的领域，机器发挥的空间就会更大一些。比如装配、涂装、搬运等工作，工人只要监控机器状态，偶尔补充一下物料就可以了。在工作标准统一规模的场景下，机器的优势更为明显。比如以一牛顿的力把一号零件压入二号零件的孔内。
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对于一牛顿的力有多大，工人容易凭借自己的感觉经验来把握。不同的人，甚至是同一个人在不同的时候都有不同的感受，实际工作交付也只能“大差不差”。但是机器人却可以很好地解决这个问题。在传感器的帮助下，一牛顿的力始终就是那么大，保证每次都是同一标准。但一旦出现异常情况，机器人也会有差错，比如，零件的孔内有异物，但机器意识不到，依然走固定程序。这时，就需要人工介入，随时监控机器人的运行状态，排除出现的问题。