在单机环境下，有一些人工智能程序可以完成多种工作需求，并且可以学习和拓展功能。以下是一些例子：1. TensorFlow：TensorFlow是谷歌开发的机器学习库，支持各种语言，包括Python、Java和C++等。它允许用户构建和训练神经网络模型，并在本地计算机上运行这些模型。2. PyTorch：PyTorch是Facebook开发的开源机器学习框架，主要支持Python语言。它具有简单易用的API和动态计算图，使得构建和训练神经网络模型变得简单。3. Scikit-learn：Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供了许多机器学习算法和工具。它可以用于文本分类、图像识别、语音识别、推荐系统等各种任务。4. Gensim：Gensim是用于主题建模、文档相似性分析和语义建模的Python库。它允许用户构建语义模型，并使用这些模型进行文本聚类、相似性分析和关键词提取等任务。5. NLTK：NLTK是一个用于自然语言处理的Python库，提供了各种文本处理和分析工具，例如词性标注、命名实体识别、句法分析和词向量提取等。6. SpaCy：SpaCy是用于自然语言处理的Python库，专门用于处理多语言文本。它允许用户使用预训练的模型进行各种自然语言处理任务，例如实体提取、词性标注和依存句法分析等。这些人工智能程序都具有不同的特点和功能，可以根据具体的工作需求来选择合适的程序。同时，由于人工智能技术的不断发展，单机环境下的人工智能程序也可以不断学习和拓展功能，以适应更多的应用场景。
