人工智能技术不好的原因-人工智能技术不好的原因有哪些

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不好的原因的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术不好的原因的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能专业物理基础差能学好吗？
2. 人工智能发展的最大障碍是什么？

人工智能专业物理基础差能学好吗？

学习人工智能专业需要掌握一定的数学和物理基础，尤其对于人工智能中的某些领域（如机器学习、深度学习等）需要更加深入的数学基础。但是如果您的物理基础相对较差，也不必过于担心，因为物理和数学在一定程度上是相关的。并且，学习人工智能并不是只有物理和数学基础才能成功，还需要良好的逻辑思维能力和编程能力。

如果您想在人工智能领域取得成功，建议您积极学习和提高自己的数学和物理基础，掌握必要的数学知识，例如高等数学、线性代数、概率论等，这将有助于您更好地理解人工智能的相关理论和算法。您可以通过参加学校的相关课程、自学、参加线上课程等方式来提高自己的数学和物理基础。

总之，学习人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足够的兴趣和努力，您一定能够学好这个专业。希望这能回答您的问题！

人工智能发展的最大障碍是什么？

首先是技术，技术上没有突破，东西都弄不出来，谈其他的也枉然。

其次是就业层面，大量低端岗位被人工智能取代，那多出来那些工人如何安放，他们的就业怎么保证？

然后是伦理方面，简单举个例子，你能接受未来你的妻子/丈夫是机器人嘛？(可能那个时候，你不说别人都不知道他是个机器人)

最后，科技是第一生产力，尽情的憧憬吧！

图片是近期刚推出的波士顿动力旗下的四足机器人Spot。

人工智能最大的障碍是人类对人工智能的认知。人类科技的每一次进步来源于科学的重***现，尤其是当下卷积神经网络的发展使得人类再次向智能迈进一步。在深度学习的基础上，人类可以设计出一款优秀算法可以通过图灵测试，而这些仅仅局限于语音交互方面。

人工智能，不仅仅只是在图像、语音方面的智能交互，而真正地成为人们想象中的人机交互（仿人类），还有很长一段路要走。这些技术的突破局限在于人类认知，例如对人类情感、想象、思考等机理，这或许困扰人类很长一段时间。

在人工智能体上，波士顿公司也不断推出各种逆天“仿人类”，使其更加地接近人类行为；但本体的环境交互还需要新材料和算法的突破，例如人类皮肤感知和灵巧手对物体操控。同样地，智能体更加地像人需要前面各种流弊算法支持。

人工智能走到今天，涉及学科较多，障碍多种多样，但仍要相信某一天电影中的那个真正智能体走入人类社会。

最大的障碍是人工智能真正火起来的落地应用深度学习占了95%，绝大部分老师学生在不停地刷着performance，真正能落地的算法或者真正能改进传统算法的几乎没有。

南大专家曾说要限制人工智能的使用而不应限制其研究，在大家全部关注深度学习的时候，能沉下心来研究其他人工智能重要方向的人太少了，比如特征提取、数据降维，这些关注的人越来越少，但是深度学习倒是***在用，不加个深度学习研究方向拉不到项目and招生少一半，在这点上很佩服南大lamda与东南palm等专注理论研究的实验室。

最能体现人工智能算法是机器学习，机器学习包罗万象。深度学习可能会泡沫，但是机器学习和[_a***_]不会，就现在的ML算法而言，机器所学到的东西都是以参数为表现形式所体现出来的，也许它真的学到了什么东西，但是并没有真正成为我们人类所定义的knowledge，这是南大周老师在2016计算机大会上所说的话。

所以，在我浅薄的认知里，我认为现在人工智能最大的障碍是，所有人都挤破头了去使用深度学习这个工具以此发paper和圈钱，真正沉下心来研究理论的人国内真的很少。等过几年，资本看不见实质性的成果，撤资了，深度学习连带着人工智能热度都渐渐淡下去了。

我相信，机器学习领域一定有比深度学习更cool的算法，等着我们去发现与研究，但是技术层面就需要更多人的共同努力了。

另外，人工智能的硬件方面也需要跨越，如果基于目前的电子芯片，可能很难达到让人满意的智能，而未来基于量子计算机为云计算机中心的建立，才可能促进人工智能的全面发展。

这就是人工智能方面软件与硬件两方面的主要障碍。

到此，以上就是小编对于人工智能技术不好的原因的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术不好的原因的2点解答对大家有用。

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