人工智能技术的发展例子-人工智能技术的发展例子有哪些

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的发展例子的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术的发展例子的解答，让我们一起看看吧。

1. 当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？
2. 人工智能为何能发展迅速？

当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？

现如今，人工智能技术的发展迅速，已经为诸多行业赋能，但要数应用落地最早做完整的，当属智能客服

这里给大家讲一个故事，美女客服全年无休，老板却一分钱不发，为什么呢？

作为客服，小D可以说是非常优秀了，她声音甜美，工作认真，处理问题速度极快，而且不管是要她加班到深夜还是十一国庆节7天都值班，她从没有一句怨言，而且能随时随地对客户保持着良好的接待态度，但就是这样的一位金牌客服，她的工资却非常之低，而且老板从来没给过她一分钱的奖金，这是为什么呢？

美女客服全年无休 老板却一分奖金都不发？

小D是老板的女儿？老板的亲戚？所以不需要工资？我们不排除这种可能性的存在，但这里的小D并不是一个真实存在的人，而是一位智能客服人，所以，她不需要一位真实员工所需要的待遇，当公司领导决定花费千元左右去购买小D的客服坐席后，在接下来的很长一段时间里就不需要再给小D支付任何费用了。

除了不需要支付费用外，小D在工作上的表现也是非常的尽职尽责了。首先，工作时长，小D可以7*24*365天在线，不管客户何时来咨询，都能得到小D第一时间的回复，如果是小D无法解答的业务问题，小D也会马上转接给人工客服，保证客户的服务体验。在人工进行回答时，小D也不会闲着，会从自己强大的知识数据库中检索出最佳的答案，辅助人工客服进行问题解答，提升人工客服的工作效率，而且小D也可以进行呼叫中心的工作，帮助企业进行电话销售，或者呼入接听。

在AI人工智能技术高速发展的今天，我国《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020 年)》也把服务机器人列为未来15年重点发展的前沿技术，企业拥有这样的一位智能客服，帮助企业减投增效，提高生产力，何乐而不为呢！

我来谈谈我对当前中国的人工智能发展现状以及应用的一点看法。

人工智能技术已在实体经济中寻找落地应用，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。不管是论文数量，产业公司数量，融资金额，中国和美国都稳稳地领跑世界其它国家，但是中国较美国的技术差距仍然较大。

人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别），例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

[_a***_]，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。中国人工智能产业初创公司700-100家，位居世界第二。目前在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像，有146家公司；智能机器人，有125 家公司；自然语言处理，有92 家公司。

时代飞速变化，人工智能已经走入了我们生活，如汽车上控制防抱死系统、控制汽油注入参数的电脑。谷歌正在测试的无人驾驶汽车，能够感知周围环境并做出反应。还有地图软件导航，接受音乐电台推荐，查询天气，和Siri聊天等，都是人工智能在生活中的实际应用。

从整体人工智能发展阶段来看，人工智能分为弱人工智能和强人工智能和超人工智能，目前我们仍处于弱人工智能阶段。

1）弱人工智能：弱人工智能，只专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图象识别和翻译等，是擅长于单个方面的人工智能。它们只是用于解决特定的具体类的任务问题而存在，大都是统计数据，以此从中归纳出模型。由于弱人工智能智能处理较为单一的问题，且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度，所以弱人工智能仍然属于“工具”的范畴，与传统的“产品”在本质上并无区别。

2) 强人工智能：强人工智能，属于人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，它能够进行思考、***、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，并且和人类一样得心应手。

3）超人工智能：超人工智能，在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明许多，包括科学创新、通识和社交技能。在超人工智能阶段，人工智能已经跨过“奇点”，其计算和思维能力已经远超人脑。此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象。人工智能将打破人脑受到的维度限制，其所观察和思考的内容，人脑已经无法理解，人工智能将形成一个新的社会。

人工智能为何能发展迅速？

当前人工智能发展迅速，已充分应用于多个产业及人们生活领域。其得以迅速发展，依赖三要素：数据、算法和算力。但无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。计算力和人工智能是相辅相成的，计算力的水平限制着人工智能的发展和应用。

从产业需求看，AI方面的数据量与算力需求处于循环增强状态，数据量的不断增加要求更强的算力处理数据，同时哺育人工智能等新技术不断训练、应用，这些技术的落地应用产生又催生更多数据、反过对算力提出巨大需求。

再看算法，据OpenAI测算，从2012年开始，全球人工智能训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍，计算量扩大了30万倍，远超算力的增长速度，截至到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。

例如2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640PetaFLOPS/s-day。

由此可见，要推动人工智能持续获得迅速发展，无论是现在和未来，算力的加码都是大势所趋。目前，据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，我国计算力指数评估分数达到66分，处于全球第一梯队。较之美国，我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。这将利好人工智能的加速发展。

到此，以上就是小编对于人工智能技术的发展例子的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的发展例子的2点解答对大家有用。

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