2018人工智能技术-2018 人工智能

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于2018人工智能技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍2018人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能技术作用和特点？
2. 人工智能技术的应用领域有哪些？
3. 从技术角度看 人工智能的挑战包括？

人工智能技术作用和特点？

人工智能技术的特点为：

人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。

人工智能的系统过程是，数据处理->知识处理，数据->符号。符号表示的是知识而不是数值、数据。

·问题求解过程有启发，有推导。

·人工智能是引起争论最多的科学之一。

问题焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？总而言之，人工智能研究是非常困难的。

人工智能技术的应用领域有哪些？

人工智能技术的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用领域：

1. 自然语言处理：包括语音识别、文本识别、机器翻译、文本分类、情感分析等，这些技术可以应用于智能客服、智能语音助手、智能翻译、智能写作、智能问答等领域。

2. 机器学习：包括监督学习、非监督学习、强化学习等，这些技术可以应用于数据挖掘、图像识别、推荐系统、预测分析等领域。

3. 计算机视觉：包括图像识别、目标检测、图像分割、图像分类等，这些技术可以应用于自动驾驶、安防监控、智能家居、智能制造等领域。

4. 智能机器人：包括工业机器人、服务机器人、军事机器人等，这些技术可以应用于自动化生产、物流配送、医疗护理、军事作战等领域。

从技术角度看 人工智能的挑战包括？

众所周知目前的人工智能技术广泛应用与各行各业当中，并且对这些行业产生了一定的改善作用。想要更加深入的应用人工智能技术，还需要对人工智能技术有更透彻的了解。

    由于AI能处理大量数据，让目前的AI技术对于零售业、需要进行因果驱动因素预测的应用，以及银行业的风险评估应用重要性高。目前的AI系统其实仍然面临许多挑战，这些挑战也深深影响AI的应用市场推广。

    目前AI技术应用面临的挑战，包含标注训练数据、大量全面的数据获取、输出结果的解释，以及学习的普遍性等。

 在标注训练数据方面，由于目前AI系统主要都是***用监督学习[_a***_]，必须事先耗费大量时间、人力或资金进行数据标注，因此成为AI系统推广导入的劣势所在。目前针对此劣势，已有许多研究学者陆陆续续推出新的演算模型，希望能逐步达成让数据能自动被标注的目标，以大幅缩减人力与时间的投入。

 在大量全面的数据获取方面，由于对许多产业而言，要获取数量与质量都足够的数据并不容易，因此对于这类数据较不易取得的产业而言，导入AI系统的难度也会较高。

 而输出结果的解释部份，目前AI系统还难以达到。原因在于，目前AI系统虽然能算出结果，但却无法一步一步地解释这个结果是如何获得的，因此面临这类需要针对运算结果进行解释的需求，目前为止都还无法达到。

 至于学习的普遍性部分，是因为目前AI模型在将学习经验自A类移转至B类时，经常会遇到困难。这意谓着企业需要投入大量资金训练新的模型，即便是A类与B类两者间有部分相似性也难以避免。

人工智能的挑战第一包括情感性，机器人是没有情感的，情感需要人与人之间长时间的培养，人工智能很难做到这一点。

第二人工智能存在机器误差。有些应用是致命的比如自动驾驶，目前还没彻底解决。

第三个体差异性，虽然机器可以千人千面，但是必须基于已有事例，人可以有很多隐藏特性突然爆发，机器很难模拟

到此，以上就是小编对于2018人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于2018人工智能技术的3点解答对大家有用。

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