人工智能技术最新进展-人工智能技术最新进展和发展趋势

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最新进展的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术最新进展的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能AI发展的三个基础关键因素？
2. 现在的AI有实质性进展吗？大数据的智能和AI好像没什么关系吧？
3. 各种AI项目那么牛,而涉及到如英文翻译成中文却没有进展？
4. 为了清理社交平台上的不良信息，Facebook在AI图像识别上取得了哪些新进展？
5. 后AlphaGo时代，我们离通用人工智能（AGI）还有多远？这方面研究进展如何？

人工智能AI发展的三个基础关键因素？

人工智能技术的发展需要三个要素：数据、算法和算力。前几年，“大数据时代”是一个热词。大家都知道，大数据本身并不必然意味着大价值。数据是***，要得到***的价值，就必须进行有效的数据分析。在今天，有效的数据分析主要依靠机器学习算法。

今天的人工智能热潮主要就是由于机器学习，特别是其中的深度学习技术取得巨大进展，而且是在大数据、大算力的支持下发挥出巨大的威力。

现在的AI有实质性进展吗？大数据的智能和AI好像没什么关系吧？

AI是基于大数据的，目前的AI机器学习仍然需要通过大样本才能完成训练，但是科学家们目前已经在研究如何运用小样本来完成训练，当实现这一步时，AI将会具备一定的逻辑推理能力。

首先声明一点 没有大数据就没有人工智能，人工智能的发展是基于大数据的基础。

机器学习方向是最近几年比较热门的方向，伴随着云计算和大数据的发展，机器学习得到了比较广泛的关注和应用，在智慧医疗、智慧交通、智慧物流、自动驾驶等领域有大量的基于机器学习的落地项目。

机器学习的目的简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，一般的机器学习步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等。与大数据以数据为中心不同，机器学习以数据为基础，以算法为中心，以应用为目的。比如以机器学习为基础的智慧辅助诊疗项目，基础是大量的历史病例资料，然后通过相应的算法给出当前病人的参考治疗方案，而这个方案会给医生很多专业的建议，方便医生给出治疗方案。类似的应用还有自动驾驶等场景的应用。

了解了机器学习的目的和操作步骤，下面我就介绍一下需要做哪些知识储备。机器学习的核心是算法设计，所以对于机器学习方向的研究生来说，首先要做的知识储备就是算法设计与分析。在进项目组之前了解常见的机器学习算法是非常有必要的，比如像支持向量机、回归、朴素贝叶斯、决策树、Apriori等常见算法。另外需要熟练使用一门编程语言，这里比较推荐使用Python语言。Python语言比较简单易学，另外在机器学习领域使用Python做算法实现也非常普遍，大部分机器学习项目都***用Python编写。

各种AI项目那么牛,而涉及到如英文翻译成中文却没有进展？

多数机器翻译很是生硬，且语句不通，词不达意，语法错误，生搬硬套，AI 到底还是个机器，不是全智能，说明还不如工人翻译准确，恰当。我想随着黑科技的发展，以后会完善的。

为了清理社交平台上的不良信息，Facebook在AI图像识别上取得了哪些新进展？

从仇恨言论、***新闻、到干涉选举，社交网络存在着许多让人头疼的问题。然而要清理这些内容，仅凭人力是很难做到的。

为此，Facebook 等科技巨头，纷纷***取了对 AI 进行培训，通过技术手段去分析判别的方法。不过现实是，尽管 AI 是当下的一个热门话题，其成熟度仍远远不够。

（题图 via Cnet / James Martin）

近段时间，Facebook 因为一系列的失误而遭到了外界的炮轰，其中就包括未能及时阻止新西兰大规模枪击案件的视频传播。

鉴于 Facebook 拥有数十亿[_a***_]，暴恐***的传播，已然对许多人的内心造成了创伤。可惜到目前为止，人工智能的介入结果仍然喜忧参半。

在本周三举办的 F8 开发者大会的主题演讲期间，Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 承认：人工智能并不是解决社交网络“复杂问题”的必要条件，但该公司正在取得进展。

为了更好地说明，Schroepfer 展示了***（marijuana）和西兰花（broccoli tempura）的对比图片。

尽管它们长得很是相似，但 Facebook 员工已经构建了一套全新的算法，能够检出类似图像中的差异。

Schroepfer 表示，类似的技术可以用于帮助机器识别其它可能无法逃脱社交网络检测的图像：“一旦接到举报，我们可以在很短的时间内对数十亿张图片展开分析，对类似的内容进行查找”。

后Alph***o时代，我们离通用人工智能（***I）还有多远？这方面研究进展如何？

关于这个问题，首先，有必要首先了解一下通用人工智能究竟是什么，实现它需要什么条件，以及现有的人工智能水平距离通用人工智能还有多远。

人工智能发展的现状如何？

互联网上充斥着各种令人惊叹的故事，描述了现在的各种人工智能应用，在经历了多年人工智能研究之后达到了顶峰。诸如比人类医生更准确地诊断癌症的人工智能系统类似的例子比比皆是，在这些领域里，专用的人工智能正在***类似人类的推理和认知。

例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越擅长识别对象和人，甚至还能够识别这些对象和人的详细特征。由深度学习推动的现代计算机视觉技术现在可以识别发布到社交媒体的图像中的人、图像中人物的位置、他们的表情以及他们可能穿着的任何配饰。这使人工智能系统能够感知与人类相似的图像，不仅可以简单地从图像中识别人物，还可以分析细微的模式以识别那些不那么显而易见的属性。一个例子是斯坦福大学的一项研究，该研究表明，通过分析人的面部图像，神经网络能够识别人的性取向——而这种能力不太可能出现在人类身上。

执行类似人类功能的人工智能系统的另一个实例是自然语言处理（NLP），人工智能可以理解以自然语言传递的语音或文本。作为智能手机中聊天机器人和虚拟助手等应用程序（如Siri、Cortana等）的一部分，人工智能能够精准理解文本和语音的含义。自然语言生成也取得了进步，这是一种生成正常人类语言信息的技术，被用于需要机器响应人们语音或文本的众多应用程序之中。

随着这些发展，人类智能和人工智能之间的差距似乎正在快速缩小。这可能会让你觉得强大的人工智能系统或通用人工智能系统的未来可能不会太遥远。然而，至关重要的是，要理解通用人工智能可不仅仅是在特定任务上胜过人类这么简单。

简而言之，通用人工智能（***I）可以定义为可以完成任何人类可以完成任务的机器。尽管上面提到的应用显示出人工智能可以比人类更有效地完成很多任务，但是它们并不是通用人工智能，也就是说，它们只是在某个单一的功能上表现出色，而对于任何其他的事情都无能为力。因此，尽管人工智能应用在完成某项特定任务时可以相当于一百个训练有素的人类，但是在完成任何其他的任务方面，它可能会输给一个年仅五岁的孩子。例如，计算机视觉系统虽然擅长理解视觉信息，却无法将这种能力转化并应用于其他任务。相反，人类虽然有时无法非常熟练地执行这些任务，但是和当今任何现有的人工智能程序相比，人类能够执行更广泛的任务。

人工智能要想实现任何功能，都必须使用大量的数据进行训练，而人类需要的学习经验明显要少得多。而且，人类——以及未来可能具有通用人工智能的机器人——可以更好地将一种学习体验应用到其他类似的学习体验之中。具有通用人工智能的机器人不仅需要的训练数据相对较少，而且还能够将从一个领域获得的知识应用于另一个领域。例如，一个经过训练，使用NLP处理一种语言的通用人工智能代理可能学习使用相同词根和类似语法的语言。这种能力将使人工智能系统的学习过程和人类相似，能够极大地减少培训时间，同时让机器获得多个领域的能力。

人工智能系统，尤其是通用人工智能系统，参考了人脑。由于我们自己对大脑及其功能没有全面的了解，因此很难对其进行建模并***它的工作方式。然而，正如Church-Turing论文所述，创建能够***人类大脑复杂计算能力的算法从理论上说是可能的，用简单的话说——如果有无限的时间和记忆，任何一种问题可以通过算法解决。这是有道理的，因为深度学习和人工智能的其他子集基本上是存储器的函数，拥有无限（或足够大量）的存储器则意味着可以使用算法来解决复杂度最高的问题。

到此，以上就是小编对于人工智能技术最新进展的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术最新进展的5点解答对大家有用。

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