人工智能技术应用不好的地方-人工智能技术应用不好的地方有哪些

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应用不好的地方的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术应用不好的地方的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能存在的问题和不足？
2. 人工智能技术的缺陷与改进方法？
3. 人工智能的优缺点及应对措施？

人工智能存在的问题和不足？

人工智能面临的技术方面的困境有3个方面，第一个，计算机的性能达不到要求，这会引起早期很多的程序没有办法在人工智能的领域中进行使用；

第二个问题比较的复杂，早期的人工智能是针对的特定的问题，由于特定的问题通常较少并且复杂性还很低，但是只要问题的难度增加，程序就将要不堪重负了；

第三个，数据量不够，在那个年代是找不到足以应付大量数据库来支持程序的深度学习的，这将会让机器不能读取足够多的数据进行智能化

1、底层技术基础差

由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。

2、发展氛围显浮躁

人工智能概念虽当前火热，但企业和***对产业发展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁，面临同质化、碎片化风险，这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期，并加剧产业未来发展的周期性波动幅度。

3、专业人才不充足

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

人工智能技术的缺陷与改进方法？

第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。

要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。

人工智能的优缺点及应对措施？

人工智能（AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能，实现像人类一样的学习、推理和创造能力。虽然人工智能带来了很多好处，但是也存在着一些不足。下面是人工智能的优缺点及应对措施：

优点：

1. 高效性：人工智能可以快速处理大量数据和信息，提高人类的生产效率。

2. 准确性：相比于人类，人工智能在进行重复性高、容易出错的任务时更加准确，减少了人为错误的概率。

3. 自动化：在许多领域中，人工智能可以代替人类进行重复性和危险性工作，从而减少人类[_a***_]力的使用。

到此，以上就是小编对于人工智能技术应用不好的地方的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术应用不好的地方的3点解答对大家有用。

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