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中国最缺的人工智能技术-中国最缺的人工智能技术是什么
C0f3d30c8时间2024-09-07 09:25:53分类AI技术浏览17
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于中国最缺的人工智能技术的问题，于是小编就整理了2个相关介绍中国最缺的人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。
《三体》中物理学被智子锁死，为什么不发展人工智能对抗三体人？
能问出这个问题我想是因为楼主忽视了一个最为关键的逻辑：人工智能的发展依赖于计算机计算能力的提升，而计算机计算能力的提升又依赖于基础物理的进步。因此这个问题本身就是答案，因为智子锁死了人类的基础科学，所以人类发展不出可以对抗三体的人工智能。
人工智能的关键在提高计算机对数据的计算、分析能力，也就是提高计算机性能。要提高计算机的性能有两个技术方向：其一、优化算法，这需要人类在数学领域取得巨大的进步；第二、对计算机的CPU从物理层面进行升级，提高工业精度。
虽然理论上无论***用那种方法都能促进计算机的持续进步，但从现实来说优化算法的做法并不直接，它的影响是相对的。而且这里面有一个悖论，算法优化本身就需要大量的计算，从数学的海洋中寻找新的解决方案。因此提高计算机性能最直接最有效的方案就是对计算机的CPU进行物理层面的升级。
现代电脑CPU是一个复杂的集成电路，集成电路上可以容纳的晶体管数目决定了CPU的计算能力。目前的晶体管已经小至7纳米、5纳米。而更小的晶体管会产生量子隧穿效应而难以保持晶体管的特性，所以即使这个问题能解决，1纳米这个原子直径的尺寸也是难以逾越的鸿沟。因此，人类要想对计算机进一步升级，就必须加强在基础物理方面的研究，而人类在基础物理领域又面临智子封锁，所以人类的人工智能永远也不可能同三体人相媲美。这也就是人类的星际战舰虽然能够独立和三体作战，却又派驻大量作战人员的原因。这些人员那怕是只起到监视的作用，也要有人。同样的情形还有对三体人的威慑，人类宁可选一个人出来，也不敢交给人工智能。
因为智子的封锁，人类的基础科学并没有实现质的进步，因此直到太阳系毁灭也没有发展出足以媲美智子的人工智能。虽然在和三体的博弈中，人类早就将人工智能投入了战场，但人类从来没有相信过人工智能的作用。在《三体》中，人类对人工智能的运用大致分为两个阶段：
末日之战前，人类已经发展出了能够独立作战，高度自动化的恒星际战舰。但由于智子封锁的缘故，这种人工智能更像我们今天物联网和自动化的升级版本，和我们想象中具有独立、思维意识的人工智能还有很大的差距。尤其是对权限的识别仍然***用瞳孔、指纹和口令的三位一体，星际战舰的人工智能仍然无法识别出一个人的面容。当然从现在科技的发展来看，刘慈欣先生的这个设定显然低估了传统计算机的能力。
人工智能是算法，物理是基础学科，所有上层学科的进步都基于基础学科的成果之上，即便拥有人工智能，也只能帮助人类分析物理学的一些现象和试验结果，但是智子封锁的就是这些试验结果。
当试验结果与***说无法匹配的时候，物理学进步停止，所有***说和猜想无法验证，因此科技从源头失去了进步的能力，人工智能并不能带来进步，也就无法解决根本问题，科技不发展，其实人工智能的智力也是非常有限的，因为算力无法发展。
兄弟人工智能是需要数学技术的！理论数学是理论物理的地基，人家科级领先我们400年，也就是在物理上至少领先400年，数学上的领先只会多不会少，你拿一个落后400年以上的技术去对抗别人？比拿着弓箭射飞机更可笑啊
所以你发展出人工智能是来干什么的？对付三体人，拿什么对付？入侵？你怎么知道三体人电脑的架构和地球是一样的？算法？我承认数学确实是超前四百年的东西，但那又有什么用？能造出智子的三体人物理已经比地球高出四百年，数学又会高出多少？
这个问题可以换一个描述方式：你只有把菜刀，打不过钢铁侠，于是你把菜刀给了霍金，认为霍金比你聪明得多也许可以用同样一把刀打败钢铁侠。
你觉得行不？
有些人工智能产品迟迟不能落地的原因和难点有哪些？对此你怎么看？
人工智能某些已經成熟的產品目前國內落地的難度很大程度上是因为市場和利潤率。
以工业机器人为例，其实工业机器人领域国内已经在去年2017年取得了很大的突破，因为攻破了关键核心零部件的自主加工制造瓶颈，把国外关键零部件的进口价格给降低了很多倍，给[_a***_]空出了利润空间。而限制工业机器人的落地速度的在于目前有能力批量使用工业机器人的企业并不多，国内除了汽车制造，芯片电子产品等的制造开始使用工业机器人，基数更大的传统工业自动化程度相当低，要想一步实现跨越式发展难度很大，首先企业没有那么多资金太投入，其次传统机械行业体系过于落后，需要一步一步过渡。
很多人工智能的小玩具也是这样的，因为拥有制造的公司不多，垄断生产。价格昂贵，人们也还无法完全接受。
还没法落地的高层次人工智能产品在技术上没法突破的原因有很多。这儿说几个通俗易懂的
完全仿人的机器人，这种机器人虽说可以完成和人一样的日常活动，但是反应速度，关键信息处理能力和智商完全不能在一个量级。在控制上的相应速度和非线性控制系统和高速伺服电机的研究有关。而信息处理能力和所说的智商其实就是学习样本的学习程度和学习的形式还不够。所以说人工智能是一个交叉学科需要多学科的共同发展。
举个例子，无人驾驶技术前沿的谷歌无人驾驶好像是从2012年左右拥有理论的技术方案，然后一直在途中实验，一套完整的无人驾驶技术需要很多样本去学习，需要遇到很多种情况去学习。所以目前在2018年10谷歌才拿到***许可证，用了长达6年左右的时间去改进学习的样本。
这个例子足以证明，人工智能的深度产品需要很多样本去训练他们，而样本的搜集又需要相当长的时间。
目前人工智能的研发公司的经济来源主要来自社会的融资投入，而产品落地企业的经济来源于产品售卖和上市后的市值。
关于人工智能的落地问题可以参考我发过的几篇文章和回答的问题，应该可以有比较清楚的了解。
到此，以上就是小编对于中国最缺的人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于中国最缺的人工智能技术的2点解答对大家有用。
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