人工智能技术差异性-人工智能技术差异性是指

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差异性的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术差异性的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能计算机编程IT的区别？
2. 从技术角度看 人工智能的挑战包括？

人工智能计算机编程IT的区别？

一、人工智能和计算机专业的区别

人工智能专业和计算机专业不一样，但它们之间联系十分紧密，相辅相成。

提起人工智能，大家会觉得这个专业太过于高精尖，离我们的生活比较遥远。但其实它早就进入了我们生活的方方面面，无论是指纹识别、人脸识别还是无人驾驶，人工智能早已无处不在。

作为计算机学科的一个分支，人工智能专业和计算机专业虽有不同，但也算同根同源。下面，老师就以哈工大的计算机专业和人工智能专业为例，向大家介绍一下它们在学习内容、培养目标上都有哪些相同点和不同点。

二、不同点

第一，主干课程差异较大。人工智能要学习视听觉信号处理、模式识别与深度学习、视听觉信息理解等课程，很多课程都和人的行为相关；计算机专业则主要学习计算机系统、计算机网络等课程，大多和计算机有关。

第二，开设时间不同。人工智能专业是依托学校计算机专业发展而产生的，是2019年才新增的专业，而哈工大的计算机专业早在1956年就已经开设。前者还处在不断探索之中，而后者已经非常成熟。

从技术角度看 人工智能的挑战包括？

众所周知目前的人工智能技术广泛应用与各行各业当中，并且对这些行业产生了一定的改善作用。想要更加深入的应用人工智能技术，还需要对人工智能技术有更透彻的了解。

    由于AI能处理大量数据，让目前的AI技术对于零售业、需要进行因果驱动因素预测的应用，以及银行业的风险评估应用重要性高。目前的AI系统其实仍然面临许多挑战，这些挑战也深深影响AI的应用市场推广。

    目前AI技术应用面临的挑战，包含标注训练数据、大量全面的数据获取、输出结果的解释，以及学习的普遍性等。

 在标注训练数据方面，由于目前AI系统主要都是***用监督学习模式，必须事先耗费大量时间、人力或资金进行数据标注，因此成为AI系统推广导入的劣势所在。目前针对此劣势，已有许多研究学者陆陆续续推出新的演算模型，希望能逐步达成让数据能自动被标注的目标，以大幅缩减人力与时间的投入。

 在大量全面的数据获取方面，由于对许多产业而言，要获取数量与质量都足够的数据并不容易，因此对于这类数据较不易取得的产业而言，导入AI系统的难度也会较高。

 而输出结果的解释部份，目前AI系统还难以达到。原因在于，目前AI系统虽然能算出结果，但却无法一步一步地解释这个结果是如何获得的，因此面临这类需要针对运算结果进行解释的需求，目前为止都还无法达到。

 至于学习的普遍性部分，是因为目前AI模型在将学习经验自A类移转至B类时，经常会遇到困难。这意谓着企业需要投入大量资金训练新的模型，即便是A类与B类两者间有部分相似性也难以避免。

人工智能的挑战第一包括情感性，机器人是没有情感的，情感需要人与人之间长时间的培养，人工智能很难做到这一点。

第二人工智能存在机器误差。有些应用是致命的比如自动驾驶，目前还没彻底解决。

第三个体差异性，虽然机器可以千人千面，但是必须基于已有事例，人可以有很多隐藏特性突然爆发，机器很难模拟

到此，以上就是小编对于人工智能技术差异性的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术差异性的2点解答对大家有用。

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