人工智能技術(shù)的發(fā)展，關(guān)于人工智能的發(fā)展

來源：整理時間：2023-06-09 11:30:39 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，關(guān)于人工智能的發(fā)展

同意樓主的觀點(diǎn)。但國內(nèi)的人工智能程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。個人認(rèn)為國內(nèi)高校應(yīng)該更注重統(tǒng)計學(xué)教育，提高非統(tǒng)計學(xué)專業(yè)學(xué)生的重視度，畢竟統(tǒng)計學(xué)是一切數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)

看你把 artificial intelligence 定義在什么領(lǐng)域. 俺幻想的 AI 跟霹靂游俠那車差不多. 最少也得有自動學(xué)習(xí)功能. 不然感覺就是編好的程序 + 機(jī)器永遠(yuǎn)按程序的步驟去執(zhí)行..

所謂人工智能是一類技術(shù)的統(tǒng)稱，真實存在且應(yīng)用廣泛，該類技術(shù)中最具代表性的即是智能機(jī)器人技術(shù)。目前發(fā)展程度最高的機(jī)器人在外觀方面具備：高仿皮膚、復(fù)雜表情、流暢動作；在功能方面具備：自由人機(jī)對話、基本學(xué)習(xí)能力；在發(fā)展方面日本最為領(lǐng)先，已擁有的功能機(jī)器人包括：女性t臺走秀機(jī)器人、小提琴機(jī)器人（在北京車展展出）、以及智能程度最高的阿莫西（在2010年長沙車展展出）。國內(nèi)培養(yǎng)人工智能人才的高等院校以哈爾濱工業(yè)大學(xué)為代表。最先進(jìn)機(jī)器人阿莫西智商已能達(dá)到8歲小孩。

我國研究AI的人還不夠多,范圍還不夠廣。主要還停留在機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能應(yīng)與更多的技術(shù)結(jié)合，在更廣的范圍使用。還缺乏突破性的進(jìn)展。

關(guān)于人工智能的發(fā)展

2，人工智能未來的發(fā)展怎么樣

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。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。第二：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。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)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(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。第三：人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。隨著智能體逐漸走進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進(jìn)行交流和合作，這對于職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)。從這個角度來看，未來掌握人工智能技術(shù)將成為一個必然的趨勢，相關(guān)技能的教育市場也會迎來巨大的發(fā)展機(jī)會。

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，對女生來說，再合適不過了。

人工智能未來的發(fā)展怎么樣

3，人工智能的發(fā)展怎么樣

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，英文縮寫為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計算機(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、語言識別、圖像識別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個復(fù)雜且高級的認(rèn)識過程，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)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(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、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。依托于計算機(jī)技術(shù)的先天優(yōu)勢，學(xué)習(xí)知識對于人工智能而言可以說只是時間和存儲空間的問題。自動化技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動與操作物體的能力。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)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力?！蹦憧梢詫⑷斯ぶ悄艿姆夯芰唵卫斫獬勺灾鲗W(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。通常來說，人工智能的各項能力，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。在實驗室的環(huán)境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現(xiàn)。但是實際生活照比實驗室環(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)對突發(fā)情況及未知情況時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駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數(shù)與19個神經(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)一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應(yīng)對未知變量時，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)計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設(shè)計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。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應(yīng)，很大程度上都要依靠自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計可靠性。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)展會不斷推動人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產(chǎn)業(yè)、更多市場主體中實現(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)展提供不竭動力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。

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