人工智能技术的难题有哪些-人工智能技术的难题有哪些呢

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的难题有哪些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术的难题有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. ai领域科学问题怎么提？
2. 人工智能技术应用专科难学吗？
3. 人工智能发展的最大障碍是什么？

ai领域科学问题怎么提？

在提出AI领域的科学问题时，可以考虑以下几个方面：

1. 知识边界：了解当前AI领域的知识边界和研究进展。对于已有的理论、技术和方法进行了解，找到其中存在的问题、限制或待解决的挑战。

2. 实际应用：考虑AI技术在实际应用中的局限性或问题。思考当前实际场景中AI面临的挑战，无论是缺乏数据、算法不稳定、解释性不足还是其他问题，都可以成为科学问题的起点。

3. 交叉学科：考虑AI与其他领域的交叉问题。AI与计算机科学、心理学、哲学、伦理学等领域有着紧密的联系，探索这些交叉领域中的问题，可以拓宽研究的视野。

4. 未来发展：思考AI领域未来的发展方向和需求。考虑社会、经济、环境等方面的问题，探索如何通过AI技术推动社会进步，解决现实世界的难题。

人工智能技术应用专科难学吗？

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能***到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

人工智能发展的最大障碍是什么？

人工智能发展的障碍主要有三个，技术、法律和***。

技术肯定是最大的障碍，很多人将人工智能称之为人工智障，就是由于AI技术还处在发展的初级阶段，很多技术还远远谈不上智能，只能算是稍具智能的自动化罢了。

技术的发展需要时间的积累，是不能一蹴而就的，需要时间、资本、人才和政策的综合作用。目前世界上很多国家都将人工智能作为国家级战略，就是在加大政策支持力度和资本支持力度，从而引导更多的优秀人才进入这个领域，剩下的就看时间站在谁的一边了，但至少目前看，在人工智能领域，基本上是中美两个玩家一统天下了。

除了技术外，法律也是一个问题，我们曾参与一些人工智能技术的投资，尤其重视服务机器人的应用，但在这个过程中就遇到了一些法律问题，比如家庭护理机器人，在护理老人的过程中，老人受伤了，这个责任应该算是谁的？再比如智能驾驶汽车出了交通事故，经济赔偿责任谁来承担？

所以我们后来和研发团队达成一致，在护理机器人领域，只研发那些不与人直接接触或者不主动接触的机器人产品，如果真有老人摔倒了，那机器人可以快速报警并通知家人，绝对不可以去尝试触碰老人。这就如同我们现在面临的社会悖论：老人在马路上摔倒了到底扶不扶的问题一样，法律责任难以认清的情况下，只能退而求其次了。

第三个是***道德问题，这包括三个层面，一方面用机器人代替人会造成大量的人员[_a***_]，进而增加社会的不稳定。另一方面机器人在与人共处时存在着对人员造成伤害的可能性。第三个层面是人们担心万一哪一天人工智能有了独立意识，会不会威胁到人类的存在？

根据西方的观点，人是上帝创造的，是上帝造出来放在伊甸园内的“人工智能”机器，但忽然有一天这个机器人亚当和夏娃偷吃了苹果，有了羞耻心，有了独立意识，于是就被上帝赶出了伊甸园。那么我们的人工智能会不会有一天也会这样。毕竟我们没有“上帝”那么强大的法力，会不会被我们所造的机器人给消灭掉？这一直是机器人阴谋论者的最大担心。

最大的障碍是人工智能真正火起来的落地应用深度学习占了95%，绝大部分老师学生在不停地刷着performance，真正能落地的算法或者真正能改进传统算法的几乎没有。

南大专家曾说要限制人工智能的使用而不应限制其研究，在大家全部关注深度学习的时候，能沉下心来研究其他人工智能重要方向的人太少了，比如特征提取、数据降维，这些关注的人越来越少，但是深度学习倒是***在用，不加个深度学习研究方向拉不到项目and招生少一半，在这点上很佩服南大lamda与东南palm等专注理论研究的实验室。

最能体现人工智能算法是机器学习，机器学习包罗万象。深度学习可能会泡沫，但是机器学习和数据挖掘不会，就现在的ML算法而言，机器所学到的东西都是以参数为表现形式所体现出来的，也许它真的学到了什么东西，但是并没有真正成为我们人类所定义的knowledge，这是南大周老师在2016计算机大会上所说的话。

所以，在我浅薄的认知里，我认为现在人工智能最大的障碍是，所有人都挤破头了去使用深度学习这个工具以此发paper和圈钱，真正沉下心来研究理论的人国内真的很少。等过几年，资本看不见实质性的成果，撤资了，深度学习连带着人工智能热度都渐渐淡下去了。

我相信，机器学习领域一定有比深度学习更cool的算法，等着我们去发现与研究，但是技术层面就需要更多人的共同努力了。

另外，人工智能的硬件方面也需要跨越，如果基于目前的电子芯片，可能很难达到让人满意的智能，而未来基于量子计算机为云计算机中心的建立，才可能促进人工智能的全面发展。

这就是人工智能方面软件与硬件两方面的主要障碍。

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

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/53530.html