人工智能技术的主要技术-人工智能技术的主要技术领域

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主要技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术的主要技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能技术的缺陷与改进方法？
2. 多媒体技术的应用领域有哪些？
3. 人工智能有什么用？

人工智能技术的缺陷与改进方法？

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。

要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。

多媒体技术的应用领域有哪些？

多媒体技术的应用进入人类生活的各个领域，如游戏、教育、档案、图书、***、艺术、股票债券、金融交易、建筑设计、家庭、通讯等等。

多媒体技术的特点

1、能够完成在内容上相关联的多媒体信息的处理和传送，如声音、活动图像、文本、图形、动画等；

2、交互式工作，而不是简单的单向或双向传输；

3、网络联结，即各种媒体信息是通过网络传输的，而不是借助CD-ROM等存储载体来传递的。

人工智能有什么用？

数据驱动的人工智能现在可以应用于复杂的问题集，人类从未能够完全整理模拟算法的解决方案。为什么不？在某些情况下，人类已知的解决方案太细致和复杂，无法转化为代码（图像识别是一个领域：想想要向计算机描述猫需要多少“规则”）。在其他情况下，这是因为我们甚至还没有解决问题。借助现代机器学习和深度学习方法，计算机可以构建针对问题的高性能解决方案，而不会暴露该解决方案的基本原理或[_a***_]。这在人工智能和人类智能之间产生了一个尖锐的裂痕 ，后者不是前者的先决条件，而前者不一定会推进后者。人工智能现在处于与人类智能不同的路径上。对人工智能的现代统计方法是对我们思考问题的方式以及解决问题意味着什么的一种根本性消除。现在，关于特征选择和分类器选择的学习和知识的语义学的哲学选择现在已经很多了。新型的智能不一定会回到我们自己的世界观上，并能够解决眼前的问题。这种类型的智能并不能模拟单个研究人员在发现时刻的光辉，而是建立在一个模糊的高维分类方法基础之上，这种分类方法在难以理解的数据山上训练。

人工智能现在拥有令人兴奋的潜力，能够推进我们自己掌握的第一原则至多不完整的领域：生物学，制药，基因组学，自动驾驶汽车，机器人等等。这些学科的进步将会，而且已经在以戏剧性的方式和加速的步伐改变我们的社会。随着这项技术的不断发展，它还将围绕归因和可解释性这些关键主题产生具有挑战性的问题。

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到此，以上就是小编对于人工智能技术的主要技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的主要技术的3点解答对大家有用。

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