人工智能技术不成熟案例-人工智能技术不成熟案例有哪些

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不成熟案例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术不成熟案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的隐私问题及解决方法案例？
2. 人工智能领域尚未被解决的最大问题是什么？
3. 人工智能面临大挑战，研究人员重新思考如何真正智能化？
4. 未来还有哪些领域是人工智能难以取代，甚至难以涉足的？

人工智能的隐私问题及解决方法案例？

2017年，研究人员证明，可以训练GAN来生产私人套装的原型样品，从而揭示该套装的敏感信息。在另一项研究中，一个团队使用GAN来推断用于训练图像生成机器学习模型的样本， 在“白盒”设置中，他们可以访问目标模型的参数，成功率高达100％（例如，选定的AI技术用于调整数据的变量）。

***的是，诸如联合学习和差异隐私之类的方法形式存在希望。

人工智能领域尚未被解决的最大问题是什么？

人工智能无法自行解释数据。

它无法理解它用来学习的知识，也不知道输出的具体“含义”。它只是提供给你一个输出，其余部分需要人类自己解释和理解。

当机器学习被用来自动识别伪装的敌军坦克时，就可以看出人工智能的局限性：

很久以前，美国军队想利用神经网络系统来自动检测伪装的敌军坦克。研究人员用 50 张躲在树林中的伪装坦克照片和 50 张没有伪装坦克的树林照片训练了一个神经网络。运用监督式学习的标准技术，研究人员使神经网络通过学习达到了稳定的权重，在该权重参数下，网络能够正确识别训练组的照片集——对50张伪装坦克照片输出“是”，对50张丛林照片输出“否”。可是并不能确保、甚至无法暗示一张新的照片能否被正确识别出来。这个神经网络可能“学习”了100个特例，可是无法将学习结果泛化到任何一个新的实例中去。值得庆幸的是，研究人员最初准备了200张照片——100张坦克照片和100张树林照片。他们只用了其中各50张作为训练组。于是研究人员用神经网络识别剩下的100张照片，在没有进一步训练的情况下网络正确识别了所有100张照片，学习被证实成功了!研究人员将完成的工作交给了五角大楼，但是很快就被退了回来。对方抱怨说在他们自己的测试案例中，该神经网络的表现与随机辨别照片的结果相差无几。

原来，在研究人员的数据集中，伪装坦克的照片是在阴天拍摄的，而丛林的照片是在晴天拍摄的。所以，神经网络学会的是识别阴天晴天，而不是分辨树林和树林中伪装的坦克。

人工智能面临大挑战，研究人员重新思考如何真正智能化？

如果你能发现问题，这算你很聪明。如果你想解决问题。你就更聪明了。问题是，怎样找到解决问题的办法？没有办法，能解决问题吗？从表面看，你提出的是一个技术问题，但实际上这是一个科学问题。科学就是理论。

人工智能分三个层次。

高层，和人类中工程师科学家的意识一样，能学习未知的现象挖掘内部规律，然后发明解决问题的方法。这是创造性思维和学习思维，即:能用新方法解决新问题。

中层，和人类中的技工一样，把工程师提出的所有已知工艺和方法用于解决遇到的各种问题，即:能用现有方法解决新问题。

下层，和现有加工中心和自动化设备一样，用同样的方法重复解决同样的问题。

现在的人工智能，能达到中层水平，就有百分之五十以上的人类工人失业，达到高层，人工智能将代替人类统治地球。 现在人工智能正由下层向中层发展。

中层人工智能，在封闭环境中，若几乎没意外情形，则较易实现的。这是目前人工智能的最高水平。

中层人工智能，在面对开放环境时，意外情形一旦发生，人工智能将无所适从。所以，此时的人工智能必须升级到高层的人工智能。 所以，能否适应开放环境，是中高层人工智能的判断标准。而象人类意识一样面对数据库中没有的案例时能一样分析，判断，试验，正式行动的功能性要求，就是高层人工智能所面对的瓶颈。 解决这个瓶颈，必须在程序中设计出与人类的思维本质，存在和世界的本质，在事实上相符的前提下的最简算法。

未来还有哪些领域是人工智能难以取代，甚至难以涉足的？

在人工智能领域真是发展快速。

我最近在网上看到一个视频，一个[_a***_]机器人竟然可以自己翻跟斗，最奇怪的是它自己经过无数次失败后成功的。

人工智能领域，我感觉最恐怖的是智能机器人的深度学习能力，你想一个机器人能自己去搜索资料，自己思考深度学习，那还有人的什么位置呢？

目前知道，厉害的alpha狗战胜了围棋冠军，人类在围棋界可能是已经明显落后于机器人了。

最近，新一代火星探测机器人也研发成功了，还有各种军事机器人，机器人真是无所不能，我觉得人类优势真的好少了。

但是，机器人在有一方面可能还不行，就是作诗，写文章了。

网上有报道，机器人写出来的文章没有意境美，全是简单的辞藻堆积，水平跟中学生差不多，我觉得机器人想要达到诗人或大师的级别还为时尚早吧。

其他的真的不知道机器人不能做了？

据报道

“阿尔法围棋”先后战胜欧洲围棋冠军-樊麾，世界围棋冠军-李世石，以及在中国乌镇三胜中国棋手-柯洁。它的胜利，让我看到了人工智能的可怕，作为翻译行业的小编，看完之后，心头不禁闪现这样一个疑问：会不会有一天，人工翻译被机译所取代？

柯洁VS阿尔法GO

顺着这个疑问，小编想到了以下几点：

翻译方式：

机器翻译：是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，一般指自然语言之间句子和全文的翻译。

人工翻译:主要指通过人工的方式将一种语言转化成另一种语言的行为，主要区别于机器翻译，是一种可人为控制翻译质量的方式。

翻译结果：

机译系统可划分为基于规则（ Rule-Based ）和基于语料库（Corpus-Based）两大类，机译系统的处理过程都包括以下步骤：对源语言的分析或理解，在语言的某一平面进行转换，按目标语言结构规则生成目标语言。技术差别主要体现在转换平面上。

最难被取代：琐碎社交(情感+上下文)或者琐碎体力劳动(硬件限制)，幼师、护士、厨师、伪化生科研。工作条件待遇差到悲催，还淘汰不了。

以前有人做了个炒菜机器人。然后发现备料环节成了瓶颈，等于做了一台自动贴片机然后产品上不了批量。。。放大到自动化有利可图的批量？那叫食品厂。

还有最近AI发展最快的领域根本不是取代既有的工作，而是统治工具。这包括推荐系统(最经典的文本AI应用)、舆论监控、安防(最经典的图像AI应用)、智慧城市等。需求大到了地方化甚至出现外包黑产的局面，如各大门户网站包括知乎的timeline、地方***的安防和智慧城市项目、服务于企业品牌形象的黑产舆论监控系统。

人类所具备的创意性、社会互动性（沟通和同理心）、身体的灵活、敏捷和行动性、决策性，是在面临人工智能时仍有的优势。因此，不管是哪方面的行业，只要在过程***别需要以上素质的工作都不太易被人工智能系统所取代。

最近在看的一本书《人工智能时代》作者是杰瑞·卡普兰，书不是很厚，但是其中的很多观点例子着实让我钦佩。从而让笔者去用更广的维度来思考人工智能。

其实笔者坚信人工智能技术始终是人类提升自己的工具，只不过这个工具几乎全方位的倾向富人。

人工智能将带来大量的结构性失业，这是***就业预测中所不会考虑的因素，那么多职位的消失，甚至行业的消失，人工智能不会涉足哪些领域呢？

在未来，最大的一个领域就是服务行业，社会财富逐渐聚集到1%~5%的富人手中，其余约60%的人将为这些富人提供服务。农业时代80%的人口忙于田间，经过工业革命的机械革新，解放了大批量劳动力，如今美国农场的工作者占社会总人口的1.5%，而在中国实际耕作与田间的农民可能不会超过10%。

目前人工智能技术的一大特征，就是将大量蓝领、白领甚至少数金领从密闭的车间或者办公室解放出来。这些人在未来会干什么呢？一定有大量的人转行到服务行业，这些服务业必须要具备足够的创新。

人文科学领域，文化领域同样是人工智能很难涉足的，很多前言黑科技已经可以对基因进行着编辑和重组，但是对于人脑的研究几乎处于停滞状态。

人类大脑可以轻松对科学与文化的独特理解以及传承，而人工智能却只是在学习已经存在下的人类文化，相信在人文科学领域，一定会发展出一套关于人类与机器人共生的社会文化，这个过程将需要大量的社会工作者和科学家，一共制定智能时代新形态！

到此，以上就是小编对于人工智能技术不成熟案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术不成熟案例的4点解答对大家有用。

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