ai智能的發(fā)展概況，人工智能未來的發(fā)展怎么樣

來源：整理時(shí)間：2023-04-13 09:13:59 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，人工智能未來的發(fā)展怎么樣
2，現(xiàn)在人工智能發(fā)展的如何
3，人工智能的發(fā)展怎么樣

1，人工智能未來的發(fā)展怎么樣

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)，為人工智能提供算力支撐和數(shù)據(jù)輸入，中國在此領(lǐng)域發(fā)展時(shí)間較短，基礎(chǔ)層發(fā)展較為薄弱。目前，中國的人工智能企業(yè)主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智能發(fā)展已經(jīng)步入快車道。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景梳理：基礎(chǔ)層發(fā)展薄弱基礎(chǔ)層主要提供算力和數(shù)據(jù)支持，主要涉及數(shù)據(jù)的來源與采集，包括AI芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、開源框架以及數(shù)據(jù)處理服務(wù)等。技術(shù)層處理數(shù)據(jù)的挖掘、學(xué)習(xí)與智能處理，是連接基礎(chǔ)層與具體應(yīng)用層的橋梁，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別等。應(yīng)用層針對(duì)不同的場(chǎng)景，將人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用，進(jìn)行商業(yè)化落地，主要應(yīng)用領(lǐng)域有駕駛、安防、醫(yī)療、金融、教育等。近年來，人工智能在技術(shù)與應(yīng)用方面取得了巨大的進(jìn)展，在國際上具備了一定的競(jìng)爭力，但是基礎(chǔ)層的薄弱仍然是限制中國人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。中國在在基礎(chǔ)層發(fā)展時(shí)間較短，較落后于國際先進(jìn)水平。長期以來，中國的芯片大部份依賴進(jìn)口，計(jì)算力方面的基礎(chǔ)薄弱，且開源框架受制于國外AI巨頭?；A(chǔ)層的人工智能算力發(fā)揮著越來越重要的作用， AI芯片作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，將迎來巨大的發(fā)展機(jī)遇。目前，中國人工智能芯片優(yōu)秀企業(yè)有寒武紀(jì)、華為海思、中星微、西井科技、地平線、富瀚微、四維圖新、瑞芯微、深鑒科技等。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖：北京AI發(fā)展步入快車道根據(jù)公開資料整理人工智能優(yōu)秀企業(yè)區(qū)域分布熱力地圖如下，可見，我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈重點(diǎn)企業(yè)集中于北京、廣東、上海、浙江等地區(qū)。

人工智能現(xiàn)在在逐步替代或者說是降低人力成本，行業(yè)需求量也對(duì)等了待遇水平，可以說是IT行業(yè)中比較高的薪資水平，女生同樣也可以是高工資，最后就是人工智能的編程語言Python，語法簡單，適合女生學(xué)習(xí)，沒有特別多的語法邏輯，語言本身關(guān)鍵字少，對(duì)女生來說，再合適不過了。

人工智能未來的發(fā)展怎么樣

2，現(xiàn)在人工智能發(fā)展的如何

當(dāng)前人工智能技術(shù)正處于飛速發(fā)展時(shí)期，大量的人工智能公司雨后春筍般層出不窮，國際的大型IT企業(yè)在不斷收購新建立的公司，網(wǎng)絡(luò)行業(yè)內(nèi)的頂尖人才試圖搶占行業(yè)制高點(diǎn)。人工智能技術(shù)發(fā)展過程中催生了許多新興行業(yè)的出現(xiàn)，比如智能機(jī)器人、手勢(shì)控制、自然語言處理、虛擬私人助理等。2016年，國際著名的咨詢公司對(duì)全球超過900家人工智能企業(yè)的發(fā)展情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示，21世紀(jì)，人工智能行業(yè)已經(jīng)成為各國重要的創(chuàng)業(yè)及投資點(diǎn)，全球人工智能企業(yè)總?cè)谫Y金額超過48億美元。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能相關(guān)技術(shù)得到了越來越多的關(guān)注，市場(chǎng)對(duì)于人工智能產(chǎn)品的呼聲也越來越高，不少科技公司都陸續(xù)開始在人工智能領(lǐng)域?qū)嵤?zhàn)略布局，由于人工智能人才相對(duì)比較短缺，所以人才的爭奪也比較激烈。另外，由于相關(guān)人才的數(shù)量比較少，而且培養(yǎng)周期比較長，所以人工智能人才在未來較長一段時(shí)間內(nèi)依然會(huì)有一定的缺口。未來人工智能的就業(yè)和發(fā)展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點(diǎn)：一是智能化是未來的重要趨勢(shì)之一。1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會(huì)陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個(gè)大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢(shì)之一。2、人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。二是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)人工智能的發(fā)展。1、互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)。2、人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會(huì)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。三是人工智能技術(shù)將成為職場(chǎng)人的必備技能之一。1、隨著智能體逐漸走進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，未來職場(chǎng)人在工作過程中將會(huì)頻繁的與大量的智能體進(jìn)行交流和合作，這對(duì)于職場(chǎng)人提出了新的要求。2、未來需要掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)。從這個(gè)角度來看，未來掌握人工智能技術(shù)將成為一個(gè)必然的趨勢(shì)，相關(guān)技能的教育市場(chǎng)也會(huì)迎來巨大的發(fā)展機(jī)會(huì)。四是人工智能取代人力，對(duì)全球的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響1、說到人工智能，大多數(shù)人都是比較期待的，當(dāng)然也有少數(shù)人會(huì)懷著擔(dān)憂的心態(tài)看到它，因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展，讓我們看到了人工智能的高效和服從。2、在未來，當(dāng)人工智能的發(fā)展進(jìn)入到一個(gè)全新的領(lǐng)域階段，它是不是就能夠取代現(xiàn)在一些行業(yè)所需要的人工勞動(dòng)呢？如果是的話，那么將會(huì)有大面積的失業(yè)問題出現(xiàn)。3、人工智能的發(fā)展，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行量產(chǎn)，這樣就會(huì)有很多人下崗，對(duì)全球的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)來說，影響都是巨大的。

現(xiàn)在人工智能發(fā)展的如何

3，人工智能的發(fā)展怎么樣

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，英文縮寫為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計(jì)算機(jī)技術(shù)生產(chǎn)出與人類智能相似的智能機(jī)器，包括但不僅限于人工智能機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對(duì)人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識(shí)別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個(gè)復(fù)雜且高級(jí)的認(rèn)識(shí)過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能的概念大約誕生在20世紀(jì)50年代，到如今僅僅經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之路，是一項(xiàng)非常高新的技術(shù)，被譽(yù)為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。人工智能雖然說是一門計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，但它在發(fā)展過程中還涉及到了心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，有學(xué)者甚至認(rèn)為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。我們可以把人工智能簡單的拆開成“人工”與“智能”兩個(gè)方面來理解，“人工”很簡單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢？智能從字面含義上來講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類可以通過學(xué)習(xí)與實(shí)踐發(fā)展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發(fā)展過程中，其核心問題就是如何幫助機(jī)器擁有推理、知識(shí)、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動(dòng)和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)的先天優(yōu)勢(shì)，學(xué)習(xí)知識(shí)對(duì)于人工智能而言可以說只是時(shí)間和存儲(chǔ)空間的問題。自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動(dòng)與操作物體的能力。智能算法的發(fā)展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。人工智能與計(jì)算機(jī)的發(fā)展是分不開的。有學(xué)者總結(jié)，人工智能發(fā)展會(huì)面臨著六大瓶頸，分別是數(shù)據(jù)瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。數(shù)據(jù)瓶頸是指“由于數(shù)據(jù)收集能力的不足、理論無偏性和數(shù)據(jù)隨機(jī)性等條件的限制而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷?！蔽覀兒唵蔚奶自谌斯ぶ悄苌蟻砜?，收集數(shù)據(jù)能力的不足可以理解成識(shí)別技術(shù)的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)隨機(jī)性的限制可以理解成獲取及處理數(shù)據(jù)的難易度。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已在數(shù)據(jù)方面取得了比較明顯的進(jìn)步。不過，目前人工智能的發(fā)展仍未完全突破數(shù)據(jù)瓶頸的問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大對(duì)人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新鮮樣本的適應(yīng)能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。通常來說，人工智能的各項(xiàng)能力，都需要通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練及算法規(guī)定來獲得。在實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境下，很多人工智能的各項(xiàng)能力均有不錯(cuò)表現(xiàn)。但是實(shí)際生活照比實(shí)驗(yàn)室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強(qiáng)大的泛化能力，以在應(yīng)對(duì)突發(fā)情況及未知情況時(shí)能夠給出合理的響應(yīng)，更好的幫助人類。能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應(yīng)用等過程中所消耗能源大于它實(shí)際所產(chǎn)生的效益，即能耗成本過高。而在優(yōu)化人工智能能耗問題的過程中，首當(dāng)其沖的就是對(duì)算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據(jù)人體總能耗的20%一樣，算法對(duì)于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進(jìn)步。例如奧地利科技學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者就成功訓(xùn)練了一種能夠控制自動(dòng)駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個(gè)參數(shù)與19個(gè)神經(jīng)元，比之前減少了數(shù)萬倍。語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據(jù)上下文或常識(shí)理解一些容易產(chǎn)生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點(diǎn)上仍然沒有顯著的突破?？山忉屝云款i是指人工智能過于依賴模型中已有的數(shù)據(jù)，缺乏深層學(xué)習(xí)能力的缺陷。人工智能很容易學(xué)習(xí)一個(gè)東西是什么，但是很難明白一個(gè)東西究竟為什么會(huì)這樣。如果人工智能不能理解知識(shí)或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應(yīng)對(duì)未知變量時(shí)，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機(jī)”。目前，已有學(xué)者提出可以使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與最優(yōu)傳輸技術(shù)找到模型坍塌的原因，并提出改進(jìn)模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進(jìn)步。我們都遇到過電腦死機(jī)，這在一定程度上反映著可靠性｜public domain可靠性瓶頸是指人工智能在系統(tǒng)可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設(shè)計(jì)可靠性、耐久性和可維修性三個(gè)方面。人工智能的設(shè)計(jì)可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規(guī)定的條件下，完成預(yù)定的功能。例如自動(dòng)汽車在行駛過程中，是否能夠正確識(shí)別道路情況，并作出合理反應(yīng)，很大程度上都要依靠自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何?，F(xiàn)階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應(yīng)用的人工智能絕大多數(shù)為弱人工智能，而強(qiáng)人工智能的發(fā)展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來有多少難關(guān)需要克服，可以肯定的是，科技的發(fā)展會(huì)不斷推動(dòng)人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產(chǎn)業(yè)、更多市場(chǎng)主體中實(shí)現(xiàn)新的賦能與轉(zhuǎn)型，最終完成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展提供不竭動(dòng)力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。

人工智能的發(fā)展怎么樣