人工智能技术现有技术问题-人工智能技术现有技术问题有哪些

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现有技术问题的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术现有技术问题的解答,让我们一起看看吧。
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。
人工智能发展三个层面驱动因素?
首先,技术层面是人工智能发展的基础。从基础理论的诞生到计算机性能的提升,再到算法的不断优化,技术的进步为人工智能的发展提供了可能。其中,算法是人工智能实现的重要途径,主要表现为机器学习等实现途径。
其次,数据层面是人工智能发展的重要推动力。数据是人工智能训练和优化的基础,大量的数据要求人工智能不断提高其计算能力,并在不断地训练中优化和改进。数据越多越优,场景越齐全,算法结果表现就越好,计算模型就更贴切,AI智能水平就更高。
最后,场景层面是人工智能深入应用的关键。数据分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直发展成为了可能。人工智能需要针对具体的应用场景进行优化和改进,以更好地满足实际需求。
综上所述,技术、数据和场景是人工智能发展的三个层面驱动因素。这三个因素相互作用、相互促进,共同推动着人工智能技术的不断发展和进步。
人工智能的基础支撑主要是?
人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是研发硬件及软件,如AI芯片、数据***、云计算平台等,为人工智能提供数据及算力支撑;
技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的智能相关特征为出发点,构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能五种智能体的组成?
人工智能的智能体主要有以下五种:
1) FIPA(Foundation forIntelligent Physical 智能体),一个致力于智能体技术标准化的组织给智能体下的定义是:“智能体是驻留于环境中的实体,它可以解释从环境中获得的反映环境中所发生***的数据,并执行对环境产生影响的行动。”在这个定义中,智能体被看作是一种在环境中“生存”的实体,它既可以是硬件(如机器人),也可以是软件。
2) 著名智能体理论研究学者Wooldridge博士等在讨论智能体时,则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法:弱定义智能体是指具有自主 性、社会性、反应性和能动性等基本特性的智能体;强定义智能体是指不仅具有弱定义中的基本特性,而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能体;
3) Franklin和Graesser则把智能体描述为“智能体是一个处于环境之中并且作为这个环境一部分的系统,它随时可以感测环境并且执行相应的动作,同时逐渐建立自己的活动规划以应付未来可能感测到的环境变化”;
4) 著名人工智能学者、美国斯坦福[_a***_]的Hayes-Roth认为“智能智能体能够持续执行三项功能:感知环境中的动态条件;执行动作影响环境条件;进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定动作”;
5) 智能体研究的先行者之一,美国的Macs则认为“自治或自主智能体是指那些宿主于复杂动态环境中,自治地感知环境信息,自主***取行动,并实现一系列预先设定的目标或任务的计算系统”。
到此,以上就是小编对于人工智能技术现有技术问题的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术现有技术问题的4点解答对大家有用。
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