人工智能在领域应用的困境-人工智能在领域应用的困境有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在领域应用的困境的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在领域应用的困境的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能为什么没人学？
2. 从技术角度看 人工智能的挑战包括？
3. 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？

人工智能为什么没人学？

人工智能并不是没有人学习，相反，人工智能是一个非常热门的领域，吸引了大量的学习者和研究者。人工智能的发展和应用在各个领域都有广泛的影响，包括医疗、金融、交通等。

人工智能的学习需要掌握数学、计算机科学、机器学习等多个领域的知识，对学习者的要求较高。

此外，人工智能的发展也面临一些挑战，如数据隐私、伦理问题等，这也可能影响一部分人选择学习人工智能。总的来说，人工智能的学习是有人关注和学习的，但也需要克服一些困难和挑战。

从技术角度看 人工智能的挑战包括？

众所周知目前的人工智能技术广泛应用与各行各业当中，并且对这些行业产生了一定的改善作用。想要更加深入的应用人工智能技术，还需要对人工智能技术有更透彻的了解。

    由于AI能处理大量数据，让目前的AI技术对于零售业、需要进行因果驱动因素预测的应用，以及银行业的风险评估应用重要性高。目前的AI系统其实仍然面临许多挑战，这些挑战也深深影响AI的应用市场推广。

    目前AI技术应用面临的挑战，包含标注训练数据、大量全面的数据获取、输出结果的解释，以及学习的普遍性等。

 在标注训练数据方面，由于目前AI系统主要都是***用监督学习模式，必须事先耗费大量时间、人力或资金进行数据标注，因此成为AI系统推广导入的劣势所在。目前针对此劣势，已有许多研究学者陆陆续续推出新的演算模型，希望能逐步达成让数据能自动被标注的目标，以大幅缩减人力与时间的投入。

 在大量全面的数据获取方面，由于对许多产业而言，要获取数量与质量都足够的数据并不容易，因此对于这类数据较不易取得的产业而言，导入AI系统的难度也会较高。

 而输出结果的解释部份，目前AI系统还难以达到。原因在于，目前AI系统虽然能算出结果，但却无法一步一步地解释这个结果是如何获得的，因此面临这类需要针对运算结果进行解释的需求，目前为止都还无法达到。

 至于学习的普遍性部分，是因为目前AI模型在将学习经验自A类移转至B类时，经常会遇到困难。这意谓着企业需要投入大量资金训练新的模型，即便是A类与B类两者间有部分相似性也难以避免。

人工智能的挑战第一包括情感性，机器人是没有情感的，情感需要人与人之间长时间的培养，人工智能很难做到这一点。

第二人工智能存在机器误差。有些应用是致命的比如自动驾驶，目前还没彻底解决。

第三个体差异性，虽然机器可以千人千面，但是必须基于已有事例，人可以有很多隐藏特性突然爆发，机器很难模拟

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？

1、没有明确目标用户或用户群需求不明确

2、没有真正达到人工智能的效果，只是单纯的自动化

3、技术上受限

4、人工智能产品是一个高技术、高性能、高效率产品没有资深技术实力确实达不到很好的效应

5、公司盈利模式主要是看受众是谁，不同的用户有不同的盈利模式；

个人理解是实用***。

很多AI产品炒的是一个概念，这些东西所强调的是AI所带来的智能性和便利性，强调了AI优于人力的诸多方面。但是实际上这些项目本身的意义并不是很强，AI带来的改变也远没有宣传得那么明显，即便不使用AI，依靠人力同样可以完成相应的功能。

另一种失败是在于AI本身的局限性，AI毕竟是算法，算法就是为了解决一类问题而存在的，但是现实中的很多问题都无法清晰地归类于某一种问题，而是多种问题交织在一起，对于这种问题，AI的能力实在有限，所以不是所有的问题都应该交给AI来解决。而且AI对数据要求很高，很多模型都是通过大量数据来进行训练的，但是实际问题中，很可能拿不到如此数量级的数据，导致模型训练失败，或者不准确。

诸多问题和缺点导致了AI落地的困难吧。

到此，以上就是小编对于人工智能在领域应用的困境的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在领域应用的困境的3点解答对大家有用。

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