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视觉人工智能应用的瓶颈-视觉人工智能应用的瓶颈有哪些
C0f3d30c8时间2024-07-17 03:13:05分类应用领域浏览191
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于视觉人工智能应用的瓶颈的问题，于是小编就整理了2个相关介绍视觉人工智能应用的瓶颈的解答，让我们一起看看吧。
人工智能图像识别的瓶颈是什么？
算法。
现在主流AI深度学习算法都有一个通病，大部分算法都是这个过程，给AI一大堆的素材，让他***集各种图片的特征，从而分辨出图片的内容。
而***集图片特征的过程中，原图片被压缩，裁剪，去色。变成信息量很小的素材以后被AI记录，这种方式的好处是提高AI的学习效率，减小记忆库的体积。
但是这种方式有一个弊端，由于素材被压缩处理，导致AI看到的东西和人类看到的东西完全不一样。有时候人类看起来是两张完全不同的照片，在AI眼里，这两张完全相同。或者在人类眼里两张十分相似的图片，在AI眼里完全不相同。
所以有时候人类发现AI识别图片出错了，但实际上对于AI来说它的识别是对的，因为他看到的和人类看到的不一样。
另外，很多算法的人工智能只是看起来像人工智能。本质还是没脱离机械运动。
如上所述:图片识别的基本概念大都停留在:给AI一个***，给他批量素材，让他机械式的学习，不停的重复学习的过程。
即使他识别数千亿张图片以后，他的算法还是最初给他设定的。随着素材的重复，特征信息的饱和，导致他的学习能力下降，思维呈一种固化状态。
从本质上来讲这并不算是真正的人工智能。
如果有一种算法编写的AI，给AI赋予一种觉醒的能力，在学习过程中能自己领悟到新的学习方式，这样才能算是真正意义上的AI。
按目前的算法来看，至少还不是很完美的。比如，我们以图搜图，或者淘宝的图片识别购物，有的时候搜索出来的东西压根就不正确，靠大数据筛选，或者特征码识别，哈希值，MD5等，虽然目前的人工智能图像发展已经很
长时间了，貌似到了瓶颈期，一直没前进了。
我认为，最大的瓶颈就是算法不够智能，比如，我们用百度或者谷歌的图片识别，你会发现，国内的东西用百度搜，而国外的图片你百度识图很难找到源地址。
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？
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。
我不认为目前人工智能遇到了瓶颈。其实这些做人工智能的企业很清楚自己在做什么，自己的发展方向在哪，自己要做什么类型的人工智能技术。可能目前很多技术还没突破，也有可能是现在局限于硬件设施，刚理伦常等等。但是这种能改变人类命运的技术是要有很久很远的路要走的，可能一百年都不止。因为人工智能初级是要解决一些人类不能解决的问题，然后利用技术实现用人工智能去层层突破人类局限。突破一个就会有更多的不可能变成可能，以此类推，一切不可想象的事都会迎刃而解。
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以及电力的发现，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[_a***_]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。
到此，以上就是小编对于视觉人工智能应用的瓶颈的问题就介绍到这了，希望介绍关于视觉人工智能应用的瓶颈的2点解答对大家有用。
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