美国人工智能技术现状-美国人工智能技术现状如何

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于美国人工智能技术现状的问题，于是小编就整理了5个相关介绍美国人工智能技术现状的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能行情能持续多久？
2. 人工智能的普及率？
3. 美国讲述人工智能的电影？
4. 1976至1982年人工智能处于什么？
5. 人工智能的现状究竟如何？

人工智能行情能持续多久？

人工智能是一个快速发展的领域，未来几年内预计将继续保持高速增长。根据市场研究报告，全球人工智能市场规模预计将从2020年的1,280亿美元增长到2025年的77,620亿美元，年复合增长率高达40.1%。这表明人工智能市场将持续增长并且有很大的潜力。

然而，人工智能市场的发展也受到一些因素的影响，如技术发展、政策法规、市场需求等。因此，人工智能行情的持续时间难以预测，但可以肯定的是，人工智能将成为未来的重要趋势，并且在各个行业中都将发挥重要作用。

人工智能的普及率？

中国大陆的人工智能技术普及率已领先于全球平均水平。这主要得益于中国开放的市场环境、海量的数据***、丰富的应用场景、强有力的战略引领和政策支持等优势。此外，本土几家大型科技企业对人工智能技术的开发研究及应用也起到了如虎添翼的作用。

目前多数涉足人工智能领域的企业已经实现了改善运营效率、成本投入等成果，证实了人工智能独特的商业价值。

未来，随着科技企业不断将自身领先的人工智能技术对外开放，人工智能技术在大中华区的产业化落地将进一步加速。

美国讲述人工智能的电影？

《人工智能》是由华纳兄弟影片公司于2001年拍摄发行的一部未来派的科幻类电影。由史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德·洛、海利·乔·奥斯蒙特主演。影片讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。

1***6至1982年人工智能处于什么？

1***6年至1982年人工智能处于没开始的阶段，国家为了人民更好的生活，持续贯彻四个现代化工业现代化、农业现代化、国防现代化、科学技术现代化。那个时代电子产品基本还是手动的，没有实现自动化，就更别说人工智能了，能买得起电子产品的人都是高级人员。外国也同样如此。

人工智能是近现代实现的，虽然设想在五十年代由美国科学家提出。

但真正的人工智能到近代才实现

1***6至1982年人工智能处于第一次低谷期。

70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究***署的合作***失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。

在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1***3年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

人工智能的现状究竟如何？

当前的人工智能可以总结为数据和智能算法的结合，也就是通过对过往经验的分析得到实验模型，并且利用这种模型指导实际的业务。如果把人工智能看作人类[_a***_]的话，里面的血液就是数据，而承载着数据的流转的血管可以看作是相关的机器学习算法。

1.数据现状

什么是数据呢？它既包括宇宙中天体运动的速度、角度及天体的质量，也包括人类文明的留下的文字、建筑、诗画等。数据无处不在，但数据的价值在于如何被***集和利用。

根据存储市场调研的最新报告，目前世界全年的数据保存量约为50EB(EB=***PB=1152921504606847000B)，这些数据来源于各行各业，包括：互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等。

虽然诸如Facebook、Google和阿里巴巴这样的国际互联网巨头已经积累了大量的数据，并且将数据进行分析来促进自身业务发展。但是截止到今天，全世界每年保存下来的数据不足数据产生总量的百分之一，其中可以被标记并且分析的数据更少。这种现状造成了两方面的瓶颈，一是数据产生和数据收集的瓶颈，二是***集到的数据和能被分析的数据之间的瓶颈。

出现数据产生和数据***集的瓶颈的原因是多方面的，一方面是硬件存储成本的限制，另一方面是数据的***集缺乏标准。虽然互联网公司在数据***集和标准制定方面已经形成了一套成熟的体系，但对于传统行业来说，数据的***集方式还处于摸索当中。

数据***集方面固然还需要制定更多的标准以及更强技术的支持，但是数据的应用方面也存在很多的缺陷。目前可以供分析的数据还只占很小的比例，原因主要有两方面：一是目前比较主流的机器学习算法都是监督学习算法，它需要的数据源是打标过的数据，而打标数据很多时候依赖于人工标记，人工打标的成本太高；二是当前对于非结构化数据处理能力较低，非结构化数据指的是文本、图片、语音、视频这样的数据，目前的科技水平在大批量处理和特征提取方面依然处于相对基础的阶段。

互联网在不断发展，数据生成的步伐也不会停止。在未来，数据就像是水电煤一样，会成为重要的基础***。在大数据时代，数据一定会展现出更大的潜能，人类社会也会进入数据处理技术(Data Technology，DT)时代。

2.机器学习算法现状

到此，以上就是小编对于美国人工智能技术现状的问题就介绍到这了，希望介绍关于美国人工智能技术现状的5点解答对大家有用。

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