智能技術(shù)的發(fā)展是，人工智能的發(fā)展前景如何

來源：整理時間：2023-06-06 20:16:30 編輯：智能門戶手機版

1，人工智能的發(fā)展前景如何

隨著信息時代的來臨，人類生產(chǎn)生活的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和信息環(huán)境有了大幅提升，人工智能正從學術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用驅(qū)動，從專用智能邁向通用智能，比歷史上任何一個時期都要更加接近于人類智能水平，進入了新的發(fā)展階段。全球各國均圍繞新一代人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行前瞻布局，我國也已將其提升到了國家戰(zhàn)略層面?；诖?，本白皮書重點圍繞新一代人工智能面臨的新形勢、驅(qū)動的新因素、呈現(xiàn)的新特征，對架構(gòu)、算法、系統(tǒng)等技術(shù)演進方向作出研判，詳細梳理了包括云計算、大數(shù)據(jù)兩大基礎(chǔ)平臺和機器學習、模式識別、人機交互三大通用技術(shù)的技術(shù)體系，深入論證了新一代人工智能產(chǎn)業(yè)邊界和范圍，劃分了基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三大產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域，研究了智能傳感器、智能芯片、算法模型、語音識別、圖像視頻識別、文本識別、智能機器人、智能制造系統(tǒng)、智能安防、智能駕駛等具體產(chǎn)業(yè)化方向的產(chǎn)業(yè)規(guī)模、核心技術(shù)、主要產(chǎn)品、典型企業(yè)，歸納了近年來全球和我國在人工智能領(lǐng)域的投融資特征趨勢，并對國內(nèi)外人工智能的技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況進行了系統(tǒng)對比和趨勢展望，最后提出了發(fā)展理念、治理體系、創(chuàng)新能力、發(fā)展基礎(chǔ)、資本環(huán)境、行業(yè)組織、全球統(tǒng)籌共七項措施建議，進一步推動我國人工智能相關(guān)的前沿新興產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康快速發(fā)展，有力支撐信息化與工業(yè)化深度融合邁上新臺階。新一代人工智能發(fā)展方向人工智能發(fā)軔于1956 年在美國達特茅斯（Dartmouth）學院舉行的“人工智能（Artificial Intelligent，簡稱 AI）夏季研討會”，在20 世紀 50 年代末和 80 年代初先后步入兩次發(fā)展高峰，但因為技術(shù)瓶頸、應(yīng)用成本等局限性而均落入低谷。當前，在新一代信息技術(shù)的引領(lǐng)下，數(shù)據(jù)快速積累，運算能力大幅提升，算法模型持續(xù)演進，行業(yè)應(yīng)用快速興起，人工智能發(fā)展環(huán)境發(fā)生了深刻變化，跨媒體智能、群體智能、自主智能系統(tǒng)、混合型智能成為新的發(fā)展方向，人工智能第三次站在了科技發(fā)展的浪潮之巔。

人工智能的發(fā)展前途還是非常好的哦，現(xiàn)在大廠都在找人工智能方向的人才呢。我朋友在積云培訓完了現(xiàn)在上班工資讓人羨慕的很。要不是對現(xiàn)在的工作挺滿意的，估計我也去報班了。

人工智能的發(fā)展前景如何

2，人工智能未來的發(fā)展怎么樣

當前，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛將人工智能作為下一次產(chǎn)業(yè)革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智能技術(shù)進步和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善的推動下，全球人工智能應(yīng)用場景將不斷豐富，市場規(guī)模持續(xù)擴大?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年美國計算機協(xié)會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的，人工智能發(fā)展至今經(jīng)歷過經(jīng)費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也經(jīng)歷過兩個大發(fā)展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始，人工智能進入了加速發(fā)展的新階段，并行計算能力、大數(shù)據(jù)和先進算法，使當前人工智能加速發(fā)展;同時，近年來人工智能的研究越來越受到產(chǎn)業(yè)界的重視，產(chǎn)業(yè)界對AI的投資和收購如火如荼。人工智能技術(shù)邁入深度學習階段機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種重要方法，深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關(guān)鍵技術(shù)之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來，在云計算、大數(shù)據(jù)和芯片等的支持下，已經(jīng)成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業(yè)應(yīng)用，并在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規(guī)劃等領(lǐng)域取得了令人矚目的成績，全球人工智能也正式邁入深度學習階段。與此同時，全球人工智能領(lǐng)域?qū)π录夹g(shù)的探索從未停止，新技術(shù)層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結(jié)合到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之中，形成不同于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)路線，如膠囊網(wǎng)絡(luò)等，技術(shù)的不斷進步是推動全球人工智能的發(fā)展的不竭動力，這些新技術(shù)的研究和應(yīng)用將加快全球人工智能的發(fā)展進程。主要經(jīng)濟體加快人工智能戰(zhàn)略布局人工智能作為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，目前全球主要經(jīng)濟體都將人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、新西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯(lián)酋、意大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區(qū)發(fā)布了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智能的隊列中，從政策、資本、技術(shù)人才培養(yǎng)、應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面為本國人工智能的落地保駕護航。

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，適合女生學習，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。

很好，非常好。

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

人工智能是計算機科學的一個分支，英文縮寫為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計算機技術(shù)生產(chǎn)出與人類智能相似的智能機器，包括但不僅限于人工智能機器人、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，是一個復雜且高級的認識過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰(zhàn)性的科學。人工智能的概念大約誕生在20世紀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)，被譽為二十一世紀三大尖端技術(shù)之一。人工智能雖然說是一門計算機科學的分支，但它在發(fā)展過程中還涉及到了心理學、哲學和語言學等學科，有學者甚至認為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學和社會科學的所有學科，其范圍遠遠超出計算機科學的范疇。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，人類可以通過學習與實踐發(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器擁有推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。依托于計算機技術(shù)的先天優(yōu)勢，學習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。人工智能與計算機的發(fā)展是分不開的。有學者總結(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)隨機性等條件的限制而導致數(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矗占瘮?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“機器學習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習能力與適應(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步。例如奧地利科技學院、維也納工業(yè)大學和麻省理工學院的研究者就成功訓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)，缺乏深層學習能力的缺陷。人工智能很容易學習一個東西是什么，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”。目前，已有學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步。我們都遇到過電腦死機，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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