人工智能的发展方向未来的发展前景怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-27 07:40 标签： 人工智能的发展方向

人工智能未来发展前景展望

一、 人工智能的内涵及分类

Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。

人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类：

1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。

2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。

3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。

人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。

second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。

二、 人工智能的产业链分析

从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

从产业链上看，人工智能产业链包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

三、 各国加快布局人工智能行业

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2017财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。

在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。

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　　的未来非常广泛，几乎所有行业中最有前途的技术之一将在生产，生活和科学研究的各个方面发挥积极作用。人工智能已成为行业和整个社会的重要产业。每个人都知道人工智能是最新的尖端技术，但它本身并不了解人工智能。?

　　人工智能的前景非常广阔

　　简单地说，人工智能研究如何使计算机具有人类智能学科，由数学家和计算机科学家提出的许多理论和算法组成。完成只有人类，特别是人类智能才能完成的任务。例如，驾驶车辆，与人玩耍，识别面部等等。

　　人工智能产业前景广阔

　　未来人工智能研究有两个主要方向：第一是人工智能应用。也就是说，如何更广泛和有效地将人工智能应用于特定场景。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指反学习，遗传算法，进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能只能解决一些功能问题。像阿尔法 去吧，你只能玩Go。在不改变模型结构的情况下，她无法学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能在学习时并不能真正使用。我们通常只在培训结束后使用该模型。

　　人工智能产业人才稀少

　　以上是关于人工智能和人工智能的未来发展方向。人工智能产业的高前景和高度待遇是吸引我们加入的原因之一。如今，人工智能行业人才稀缺，岗位薪水不断上升，因此我们正在的最佳时机。

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