人工智能技术的障碍-人工智能技术的障碍有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术的障碍的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术的障碍的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能立法的优缺点？
2. 人工智能哪些地方需要改进？
3. 人工智能竞争压力有多大？
4. 为什么有人说人工智能都是骗人的？

人工智能立法的优缺点？

2020年1月，美国白宫发布了《AI应用监管指南备忘录（草案）》，从监管和非监管层面提出了AI应用相关原则和建议。

该指南旨在确保公众参与、限制监管越界、促进可信技术发展，与G20人工智能原则高度一致，有助于创造利于AI的政策环境。

指导***机构如何处理“维持美国在人工智能领域领导地位”，以支持联邦机构对人工智能（AI）应用的监管。

美国***发布《人工智能应用规范指南》文件，提出10条人工智能监管原则，这些原则要求避免联邦机构对人工智能应用的过渡干预，强调监管的灵活性，“鼓励人工智能的创新和发展”和“减少部署和使用人工智能的障碍”。

人工智能哪些地方需要改进？

第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。

人工智能竞争压力有多大？

从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面，其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。

其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。

其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。

虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。

为什么有人说人工智能都是骗人的？

人工智能要看定义，是看以特定应用领域为主的弱人工智能，还是跟人很像、有自主思维的强人工智能？现在发展迅速的都是弱人工智能。弱人工智能，对社会的推动和影响都是巨大的，现在各行各业都在想办法跟AI相连结，很多国家都在往这儿投重金，这是科技的[_a***_]阵地，谁抢占了高地，谁就能在21世纪笑傲群雄。

人工智能可以说是无处不在，除了大家耳熟能详的AlphaGo围棋手、无人机等外，还有各种智能服务、智能制造：

1. 智能机器人，取代工人，在工厂中完成危险或者繁重的工作；

2. 智能网联车和无人驾驶；

3. 智能零售，无人售货店；

4. 智能医疗，可以取代内科；

5. 智能客服，现在的机器人客服越来越多，尤其是小广告电话；

6. 智能翻译，讯飞翻译器、谷歌翻译器让看外语变得简单了很多；

7. 安防。

到此，以上就是小编对于人工智能技术的障碍的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的障碍的4点解答对大家有用。

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