有关人工智能应用的问题-有关人工智能方面的问题

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于有关人工智能应用的问题的问题，于是小编就整理了3个相关介绍有关人工智能应用的问题的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能存在的问题和不足？
2. 人工智能中的智能涉及到什么问题？
3. 人工智能应用不当会产生哪些风险？

人工智能存在的问题和不足？

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

人工智能中的智能涉及到什么问题？

人工智能中的智能涉及到的问题很多，包括但不限于：
1. 机器学习与深度学习算法的设计和优化；
2. 自然语言处理和语音识别技术，使机器能理解和生成人类语言；
3. 计算机视觉技术，使机器能感知和理解图像和视频；
4. 知识表示和推理技术，使机器能进行逻辑推理和做出决策；
5. 规划和学习技术，使机器能在复杂的环境中自我导航和学习。
总的来说，人工智能中的智能涉及的问题都是为了使机器能更好地模拟人类的行为，从而更好地为人类服务。

人工智能中的智能涉及到的问题很多，包括但不限于：
1. 机器学习与深度学习算法的优化与实现；
2. 自然语言处理与语音识别技术的提升；
3. 计算机视觉与图像处理的应用；
4. 跨媒体智能与多模态融合的处理；
5. 智能决策与自主控制等。
此外，人工智能中的智能还涉及到知识表示、推理、规划、决策、感知、感知理解、生成语言、学习等一系列问题，这些问题的解决需要多学科的合作，包括计算机科学、数学、工程学、心理学、哲学等。

人工智能应用不当会产生哪些风险？

一、数据风险

1. “数据***”

所谓的“数据***”指人工智能训练数据污染导致人工智能决策错误。通过在训练数据里加入伪装数据、恶意样本等，破坏数据的完整性，进而导致训练的算法模型决策出现偏差。

2. 数据泄露

一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露;

另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘[_a***_]能力，加大隐私泄露风险。比如各类智能设备（如智能手环、智能音箱）和智能系统（如生物特征识别系统、智能医疗系统），人工智能设备和系统对个人信息***集更加直接与全面。人工智能应用***集的信息包括了人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等，具有很强的个人属性。这些信息具有唯一性和不变性，一旦泄露或者滥用将产生严重后果。

3. 数据异常

运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误，同时模型窃取攻击可对算法模型的数据进行逆向还原。此外，开源学习框架存在安全风险，也可导致人工智能系统数据泄露。

二、算法风险

图像识别、图像欺骗等会导致算法出问题，比如自动驾驶，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果;

到此，以上就是小编对于有关人工智能应用的问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于有关人工智能应用的问题的3点解答对大家有用。

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