人工智能技术最大的瓶颈-人工智能技术最大的瓶颈是

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最大的瓶颈的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术最大的瓶颈的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能未来的发展方向为什么是强人工智能？
2. 人工智能开发的瓶颈是什么？
3. 中国已经成为全球AI中心之一，但中国人工智能发展面临的最大难题是什么呢？

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AlphaGo，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？

中国已经成为全球AI中心之一，但中国人工智能发展面临的最大难题是什么呢？

谢谢邀请。

目前感觉中国的智能研究确实是全球中心之一，是之一，不是说就是中心。

前面看了一则新闻，人脸智能识别系统，可以识别出双胞胎的差别，在茫茫人海中找出已经录入数据库的人脸，这些都已经实现，但是真正实用性还有待发展。感觉国内就是在多点开花，但是精准深入研究方面还是有待提高，正在好的智能技术应该是应用最广泛的一种技术，而不是只能用用在局部领域。

任重道远，最大的难题应该是研究的深入，资金的投入，以及更广泛的关注。

1,电脑和人脑的区别关键是：电脑是二进制，基本单元是开关，硬件不具可塑性，必须要用软件来移动数据。人脑神经网络是函数方程组，基本单元是神经元函数。激活的函数，可以被神经干细胞相互连接，继而形成方程组，因此，硬件具有可塑性，数据不需要软件移动。具有可塑性的FPGA芯片的研发技术，中国落后很多。

2，中国的ai人才，大部分是计算机人才改行而来，对已公开的技术，掌握比较快，仅限于在别人的基础上的，做的更加精致，技术上小改小革，比赛上获得领先。而人工智能的前沿理论，需要开拓性，从产生到发表需要一段时间。所以，开拓性进展，基本都是西方人，比如，在中国围棋上的突破。

少数华裔领军人物，也是在美英等国的学术氛围中[_a***_]出来。

3，鉴于人工智能的芯片和电脑的芯片，在原理上就大相径庭。而且，对神经元的理解，也不尽相同。所以，在芯片的原理上，没有统一的标准，绝不能走CPU的道路。注意力应该集中在，可塑性的FPGA芯片上。一是在工艺上，二是在功耗上，三是在密度上，要赶快缩小与国际上的差距。

4，要重视生物学者对人工智能的理解:表面上讲，人工智能涉及科学的方方面面。其实，从舆论到资金，都偏向于互联网行业。对明显违背人脑科学的现象，视而不见，充耳不闻。比如，处理后天信息的大脑神经网络，明显是后天形成的。所以每个人的大脑神经网络各不相同，也就是说，大脑的硬件结构是可塑性的。而深度学习的神经网络，却都是标准的。只能通过改变连接参数的权重，来定义概念。所以它只能是隐含层，也就是黑箱。只讲经验，不讲规律，就不能进行多环节演绎。这恰恰是我们弯道超车的机会。弯道并不是错的，而是绕道。超车一定要找到正确的捷径，也属于创新。

5，人脑智能一定包含意识，意识也是能被客观规律解释的。意识决定情商，与人的注意力有关。大脑可以在没有信息的情况下，产生思想，就是意识决定的。因此，意识也是创造力的源泉。神经元的冲动，要消耗血养。每个概念神经元在大脑内只有一个。用核磁共振仪观察血氧的位置，就能确定概念神经元的位置。这对我们研究意识的规律，很有帮助。从弱人工智能向强人工智能进化，要依靠神经生理学家，脑科医生就是。

到此，以上就是小编对于人工智能技术最大的瓶颈的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术最大的瓶颈的3点解答对大家有用。

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