人工智能技术的瓶颈在哪-人工智能技术的瓶颈在哪些方面

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瓶颈在哪的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术的瓶颈在哪的解答，让我们一起看看吧。

1. 人类的科技到达瓶颈了吗？
2. 人工智能未来的发展方向为什么是强人工智能？
3. 人工智能开发的瓶颈是什么？
4. 目前人工智能的发展遇到了瓶颈，未来人工智能发展出路在哪里？
5. 人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？

人类的科技到达瓶颈了吗？

人类科技虽然仍在发展，但某些研究领域已经到达了瓶颈期。比如，在人工智能领域，当前的技术有限，还无法实现真正的“人工智能”。而在其他领域，比如医疗、环境保护等，也可能存在某些技术瓶颈。

人工智能未来的发展方向为什么是强人工智能？

现在人工智能有很多突破，尤其在应用上有大量突破，但是实际上人工智能底层的技术研究的进展其实并不多。最近值得说的进展就一项，就是曾经研制出了Alph***o，战胜了李世石的公司DeepMind。DeepMind在前段时间研究了一个系统，战胜了人类的德州***选手。

玩过德州***的朋友是可以感受到的，德州***要比玩围棋复杂得多。因为围棋所有的信息都是充分信息，是已知的；而德州***，你对面的玩家肯定不会让你知道他手里的牌，所以是不充分信息。在不充分信息的情况下能战胜人类选手，某种程度上说明人工智能又进了一步。

不过这种进步只是弱人工智能。正如《前哨》中所说：弱人工智能比人强，强人工智能比人弱。迄今为止在强人工智能方面还没有任何进展。

美国著名的计算机专家、图灵奖的获得者Judea Pearl的在去年的新书《为什么》中，就提到了一个很有趣的，甚至让人工智能专家都有点尴尬的事实：“人工智能评价这个系统的好坏，并不能从结构上或者理论上来评价，比如你的结构更优或者理论更好，只能从结果来评价。”人工智能算是一门科学吗？答案成疑。所以Pearl就很毒舌地说：“人工智能现在已经变成了炼金术。”

所以人工智能在现阶段最大的瓶颈，就是理论上和实际底层技术的发展。

人工智能开发的瓶颈是什么？

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其实人工智能技术目前的确突飞猛进，是因为刚刚突破了一个巨大的瓶颈。

早期人工智能的研究停留在仿真阶段。一个直观的思路就是，既然人是人工智能想要达到的对象，则让人工智能模拟人的生物结构，和思维结构，就能达到人工智能。

所以之前的人工智能一直在模拟神经元，构造模拟生物神经反应，当然也取得了一些成果。但这就遥遥无期了，很长时间都无法取得大的进展。

直到基于统计学的算法的出现，人们发现，我们不用管鸡是如何生蛋的，我们只要能在鹌鹑蛋里挑出鸡蛋就行。

所以大数据和人工智能变得密不可分。就以人脸识别为例，我们需要1000張、10000張甚至更多的图片，让人工智能去训练去学习，总结规律，验证出有效规律。这样，人工智能看到一个新的脸，就能够分析出这是否是一张脸、是否人类的脸、男人的还是女人的、是不是你、是 TFBoy 还是 翠花。

而相关技术如Python、大数据、强化学习之类的知识也是我们所需要掌握的，这是后话，就不在这展开了。

从上面我们知道，历史数据越多，就越能够分析总结出可重复的有效规律；而计算能力越强，就越能够快速的总结分析出来。

新年刚过，各大猎头公司就在拼命的寻找人工智能方面的人才，可以看得出，2018年人工智能会更加的火爆。

不过人工智能火爆归火爆，但通往人工智能之路并不平坦。

当前我们处于弱人工智能时代，仍然有大量的技术问题亟待突破，更别提下一个阶段的发展了。

一般而言，当前业界普遍认为，人工智能的发展将分为三个阶段：

1）弱人工智能；

2）强人工智能；

3）超人工智能；

当前正在爆发的人工智能浪潮，将大大改变我们的生活，很多人悲观的认为，它将使得我们的很多工作会被人工智能代替。

但这种论调或许高估了当前人工智能的发展。

因为当前人工智能的发展仍然遭遇到了很大的发展瓶颈，这个瓶颈是什么呢？

目前人工智能的发展遇到了瓶颈，未来人工智能发展出路在哪里？

当提到工业革命时，立即想到的是蒸汽机，炼钢厂和纺织厂。这是18世纪末和19世纪初的转型时期，因为它标志着从农业社会向工厂劳动的转变。

第一次世界大战前不久，由于钢铁和石油生产的扩大[_a***_]电力的发现，工业化进入了另一个阶段。

快进到1980年代，您会看到数字电子的兴起及其对社会的影响，这标志着数字革命的起源。

我们现在所知的第四次工业革命是社会的另一次变革，这次是在技术进步的推动下。具体而言，我们经常所讨论的技术进步集中在人工智能（AI）、自动化和物联网（IoT）上。

基本上，在工业革命中，用蒸汽代替了人的肌肉。在下一个巨大进步中，蒸汽又被电力所代替。第三个巨变是看到了计算机的引入。社会一直在依赖基于规则的智能系统，而尚未优化完全的是使用的系统是可以学习的系统。

这是人工智能在当前技术转型中的症结所在。

首先，重要的是要认识到，如今到达AI的旅程是漫长而曲折的，对这项技术发展的追求已经动摇，经历了很多个“冬日”，看起来注定要进入死胡同和失望，不过时间会改变它。

如今，情况因企业而异，甚至各国***也在向AI研究与开发投资天量的资金。本质上，科幻电影中的情节正在被一个一个实现。

今日头条正在使用AI来更快，更准。医疗行业更准确地诊断一些疾病。电子商务行业正在使用机器人为阿里京东等在线客户提供服务。而对冲基金则在部署AI来赢得更高的利润。现如今，研究人员并没有谈论单个AI发明。取而代之的是，基调已经转向数百种AI创作，每个创作都致力于解决当今社会中的复杂挑战。

那么，人工智能的未来是什么？我们现在所称的“狭窄” AI是因为它已被开发用于执行一些小任务，例如帮助导航汽车的GPS系统，执行淘宝京东的商品推荐或面部识别等。

因为智能的主力神经网络只有分类功能，分类过程不可逆，没办法保存信息。现在谁把信息生成做好了机器智慧马上就能出来了。

意识是记忆和模拟的闭环，做到这步就有智慧了，就是真的智能了

AI目前的发展还处于弱AI（Artificial Narrow Intelligence ，ANI）阶段，但弱AI并不弱，如阿尔法***，虽然只擅长某一方面的智能，但在这方面已然超过人类了。近年来，弱AI已经极大促进了信息化与智能化的发展，在很多领域提高了生产效率。如工业机器人、医疗机器人、智能问答、自动驾驶、疾病诊断、自动交易等系统工具，极大提高了生产力。

弱AI不能像人类一样靠理性或感性进行推理和解决各方面（哪怕很简单）问题，机器只不过看起来像是智能的，其实只是既定程序的执行而已，只能解决某一方面的问题（就像下围棋不能代表会下象棋），不会有自主意识，不会有创造性。而强AI（Artificial General Intelligence ，***I）的定位是在各方面相当于人类或者超过人类，也称为通用人工智能。

现阶段的人工智能研究和应用主要聚焦在弱AI，强AI的研究可以说还是停滞不前，难有进展。

强AI能否实现还是未知，但要论人工智能的价值，我认为很有必要对两者进行对比，首先我个人是不支持发展强AI的，除非对其有绝对的控制能力，除非人类遇到了全球性灾难或需要星际移民，不然强AI出世就很可能是另外一种***，绝对是弊大于利。

弱AI帮助人类，是我们的好助手，能提高我们的生产效率和生活水平，强AI超过或代替人类，将是大部分人类的“终结者”，至少是劳动终结者，总不可能几十亿人都去从事艺术职业吧？当然弱AI发展也会面临这一挑战，但更可控和缓和很多。

人工智能是社会发展的趋势，脏，累，乱，差，危险的活，谁来干，特别是对年轻人来说，社会得发展总得有人来干，所以要解决这个问题，确实人工智能从一定程度上解决一些问题，但是现阶段很多人工智能还停留在实验室，或摸索阶段，罗马帝国不是一天建成，但终究有一天回到来。要智能，必须有优秀的机械硬件，牛逼的控制系统，高级的软件算法，智能的传感器技术，视觉，触觉，太多技术领域要攻关，相信国家越来越重视工人智能应该有很大的期待！

这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来说说我的看法。

首先，从当前人工智能的技术体系来看，虽然人工智能技术尚处在“弱人工智能”时代，但是随着大型科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，人工智能技术与行业领域的结合将为人工智能的发展打开一个巨大的价值空间，在模式的推动下，技术的发展也会获得巨大的***支撑，包括行业场景***和人才***等等，这会全面推动人工智能领域的可持续发展。

人工智能技术的发展历史虽然经历了半个多世纪，但是由于人工智能本身的复杂性和多学科交叉性，人工智能领域的研发进展一直与人们的预期有较大的差距，所以人工智能领域的发展也经历了多次起伏，当前随着互联网、云计算和大数据的发展，人工智能又成为了新的科技热点，人们似乎又燃起了智能体大面积落地应用的希望。

但是，不可否认的是，当前人工智能领域的研发依然困难重重，智能由于对于应用场景有较高的要求，这在很大程度上降低了产业领域应用人工智能产品的热情，毕竟人工智能的应用不仅仅是上一套设备那么简单，还需要管理模式、运营模式和人才结构的全面调整，这对于***整合能力比较强的大型企业来说，也存在巨大的挑战。

虽然困难重重，但是当前人工智能的发展前景还是非常广阔的，原因有三方面，其一是当前的基础场景已经有了巨大的改观，这个基础场景涉及到5G通信、云计算、大数据和物联网，随着5G通信的落地应用，人工智能技术会获得更多的支撑，所以说5G时代将全面开启智能化时代。从这个角度来看，5G就是人工智能发展的重要出路之一。

其二是产业结构升级和新基建***的推动，当前整个产业领域都处在产业结构升级的大背景下，人工智能作为产业结构升级的重要方式之一，比如会获得更多产业企业的关注，这会全面促进人工智能技术在行业领域的落地应用。

人工智能技术在算法上很难再取得重大突破，发展的瓶颈还能破解吗？

原创思想，恕笔者直言，至少从上世纪70年代到现在，AI并未根本性的突破，原因很简单，AI的突破强烈地依赖脑科学研究的突破，众所周知，脑科学研究的难度实在是太大，至今尚未有突破性进展。所以AI算法上充其量只能算是局部的改进而已，离突破还遥遥无期。

更正一下，人工智能一直在算法上一直再进步，也一直在突破！

从语音识别，自然语言处理，到计算机视觉。如果你关注最新进展，你就会发现很多有意义的想法，以及可能引领下一次大突破的工作。所以也流谈不上瓶颈，瓶颈只是留给一般人的，牛逼的人都是没有困难创造困难也要前进的。

另外可以进小编主页看看最新的一些知识与[_a1***_]，持续更新人工智能领域有趣的知识与视界。

到此，以上就是小编对于人工智能技术的瓶颈在哪的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的瓶颈在哪的5点解答对大家有用。

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