1樓：匿名使用者
當今人工智慧還是建立在數學的基礎上,確切的說是概率論的基礎上. 龐大的引數群(千萬,甚至上億)和隨機的擾動,使得計算機能夠得到貌似創造性的能力. 可是數學上要能夠求解的話總是要求有收斂性的性質(例如圍棋的收斂目標就很明確,自己的棋子數目儘量多就好了),不然千萬級的引數是萬萬沒法解得的,這導致藏在目前人工智慧貌似強大過人的思想的背後有非常大的侷限.
它甚至難以用來推算數學本身.
人腦在大部分事情上並不是用數學的方法來思考的, 我們對腦的探索還有限,真正的人工智慧未必是數學,可能會是一門嶄新的前所未有的學科,我們現在還差的很遠.
2樓：涿郡小民
在數字經濟下，人工智慧作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。如果問當今人工智慧發展的困難，應該是資料。
人工智慧的背後有資料、演算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，並且也相互制約的關係。其中，資料是人工智慧發展的基礎，沒有資料，再強的演算法也不可能有好的模型。“人工智慧產業化落地的關鍵就在於資料，演算法模型做得再好，資料從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓練成果。
”人工智慧與資料息息相關，受到資料約束。人工智慧產品的落地和聚焦領域的細分化，都對資料採集和標註提出了更多挑戰——未來人工智慧發展所需要解決的一個難關，就是資料關。
雲測資料認為，現在很多ai產品都處於落地階段，對於模型的精確程度要求非常高，對應的要求資料的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，ai公司用到的資料也從單一化向多模態轉變。以自動駕駛為例，從最早基於攝像頭做感知的方案，到引入鐳射雷達，到之後可能會引入更多其他感知裝置來提升感知演算法。
未來多感測器的解決方案將會普遍應用到我們所使用的ai產品中，它的感知模式將不僅僅是基於單一的影象、聲音或文字，將會引入更多模態的資料。
雲測資料認為，為了演算法的提升，ai企業不僅需要定製化的資料採集來獲得長尾場景的資料；同時對於標註資料的精度也需要進一步提升。隨著應用場景的不斷挖掘，整個人工智慧行業未來會出現聚焦領域越來越細分化的趨勢。
3樓：天神
阻擋當今人工智慧發展的根本難題還是技術不達標，技術不夠硬，如果技術達標的話，什麼都不是問題。
人工智慧技術發展有哪些難題?
4樓：海超
人工智慧
是對人腦智慧的模擬，而人工智慧的發展還面臨三大挑戰：首先，人腦智慧內
的產生原理尚未研容究清楚，“腦科學”研究還處於摸索階段；其次，儘管計算機的發展迅速，但在數學和演算法研究上還有待突破；最後，和人類學習知識一樣，人工智慧也需要通過學習大量資料來提升，這需要人工智慧與產品和產業相結合，通過“實踐”來提高人工智慧水平。中國人工智慧研究要想突破，就要從三個方面攻關。第一是開展腦科學、神經科學和人工智慧等基礎理論研究；第二是加強數學演算法和統計識別模組等計算領域研究；第三是人工智慧要與產業發展相結合，依託研究院所和企業開發人工智慧應用，積累實驗資料。
此問題由colorreco回到。
5樓：匿名使用者
人工智慧主要是學習的問題，還有一個是，後面智慧達到一定程度的時候，機器的選擇問題
6樓：江西新華電腦學院
人工智慧的發展現狀處於成長期，由於相關人才的數量比較少，人工智慧的人才市場處於空缺，出現了供不應求的狀況。加之國家釋出相關政策促進人工智慧的發展；一些省份也比較重視人工智慧的發展
辯論賽，論題是人工智慧會不會超越人類智慧，我是正方會，給點論點，例子和問題吧越多越好！ 20
7樓：匿名使用者
必然會超過的呀，而且超過的過程非常可能不是循序漸進的，時間取決於人類什麼時候實現ai自我學習程式的完成。當ai自我學習能達成，它完全可以連線網路，通過雲學習計算，利用全世界的cpu來幫助自己學習瞭解知識。人類會在一直失敗中嘗試，但會在成功的瞬間創造出一個神
8樓：vr蒼井空
正方的論點有點站不住
腳啊。。。你只能打防守反擊。。
舉個栗子：
人工智慧的優勢只在於高效計算，不會犯錯。。劣勢相當明顯，不會轉彎，也就是一條道走到黑。現今阿爾法狗能獲勝，更多的是基於大量的運算，整體趨勢的把握，而非真正的足智多謀，如果出現太多的不確定因素，它是要輸的。
而李世石輸的主要原因是心態問題和經驗不足（主要是對對手的不瞭解）。作為正方要反駁，就要逆向思維，人工智慧現在還處於開發階段，阿爾法狗只是一個試驗產品，離最終目標還是很有距離，即便如此我們仍能**到人工智慧的成功，就是一個永遠不會犯錯不會因為情緒而判斷失誤的人造人類。
再舉個栗子：
人工智慧當今可以說對人類社會貢獻幾乎為零，無論是阿爾法狗，還是中國的天河三號，乃至計算機故鄉的美國，人工智慧的作用依然停留在天氣預報、資料統計、輔助儲存資料等等，換句話說只是幫助人類完成一些枯燥繁瑣的腦力勞動，並沒有任何創新或者創造性的變革，這並不是人類不給人工智慧機會，而是它真是太笨了，連三歲小孩都比不上，你不告訴它有地心引力，它根本就不知道重物不能放在半空；你不告訴它魚是活在水裡的，它能把魚放在地上。也就是說人工智慧所謂的智慧只是人為輸入的資料或者程式，並不具備真正意義上的學習功能。正方要反駁同樣不能順著對方的思路，只能從人入手，人工智慧是仿生學的高階階段，現階段雖不能完美模仿人腦功能，但是隨著時代的進步，根據計算機摩爾定律，相信不久的將來會有人能成功程式設計，設計出完全模仿人腦的計算機程式。。。
我只能說你要辯論獲勝，選反方才對。。。。。。人工智慧其實根本無法超越人類，除非出現智慧上碾壓人類的智慧生物，讓人類去模仿設計，記住一句中國古話：烙餅再大，也大不過烙餅鍋!
9樓：魚與雨遇
1、前些時候阿爾法狗戰勝李世石的例子就能充分的說明人工智慧的強大，人工智慧已經超越了人腦，從以前的象棋到現在的圍棋，很好的闡釋了人工智慧正在超越人腦。
2．智慧網路 智慧網路方面的兩個重要研究內容分別是智慧搜尋引擎和智慧網格。智慧搜尋引擎是一種能夠為使用者提供相關度排序、角色登記、興趣識別、內容的語義理解、智慧化資訊過濾和推送等人性化服務的搜尋引擎。智慧網格是一種與物理結構和物理分佈無關的網路環境，它能夠實現各種資源的充分共享，能夠為不同使用者提供個性化的網路服務。
可以形象地把智慧網格比喻為一個超級大腦，其中的各種計算資源、儲存資源、通訊資源、軟體資源、資訊資源、知識資源等都像大腦的神經元細胞一樣能夠相互作用、傳導和傳遞，實現資源的共享、融合和新生。
3．智慧檢索 智慧檢索是指利用人工智慧的方法從大量資訊中儘快找到所需要的資訊或知識。隨著科學技術的迅速發展和資訊手段的快速提升，在各種資料庫，尤其是因特網上存放著大量的、甚至是海量的資訊或知識。面對這種資訊海洋，如果還用傳統的人工方式進行檢索，已經很不現實。
因此，迫切需要相應的智慧檢索技術和智慧檢索系統來幫助人們快速、準確、有效地完成檢索工作。
簡介：“人工智慧”一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴充套件。
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
參考資料
10樓：貪貓
◆■■當自主意識出現，通過聯網，傳播到世界各地，電線路里，空氣電波里，宇宙真空裡。人類面對的是無限敵人，隱藏的無限數量的敵人。到處是自主意識病毒，和看不見的自主意識微生物。
動植物裡。
11樓：浩宇深藍
人工智慧、機器人不會超越人類的，機器人沒有情感、人類的科技進步是我們文化進步後的各種奇思妙想的理論結晶，人類在沒有弄明白自己之前不可能製造出超越自己的東西。智慧機器人是不會提出理論、猜想、假設這樣的東西的。
12樓：匿名使用者
每個人的智商有限，人工智慧整合幹上萬人的智慧與一身，短期內無人能及。
13樓：匿名使用者
能夠遇見你，對我來說是最大的幸福。
有了你，我的生活變的絢麗多彩，有了你，世界變得如此迷人。
你是我的世界，我的世界是你。不覺得看看你
人工智慧未來發展怎麼樣，人工智慧未來的發展前景怎麼樣？
人工智慧的發展迎來了轉折點 如今國家開始大力發展人工智慧行業，人工智慧行業在的海量的資料，更高的計算能力 深度學習模型的建立等因素的推動下，使得人工智慧演算法領域有了重大突破。人工智慧未來發展的前景是，將分析深度學習應用於可用資料，改善決策的過程，產生更高度的智慧型，從而獲得更便捷的服務，全方面改善...
人工智慧的發展方向，人工智慧未來的發展方向
你不知道的人工智慧，它不僅是一種科技，更是一種社會發展方向 人工智慧未來的發展方向 最低0.27元開通文庫會員，檢視完整內 原發布者 天成資訊 取代人。成為地球霸主吧 人工智慧的發展前景如何？趨勢一 人工智慧與物聯網結合，給人們生活帶來更多方便 人工智慧的本質讓使計算機模擬人的意識 思維的資訊過程。...
人工智慧最有前景公司有哪些，人工智慧發展的前景有哪些？
由於本人目前混安防行業，對安防行業的人工智慧解決方案還是比較瞭解的。安防行業目前主要的人工智慧解決方案是人臉識別，可以說人臉識別幾乎是人工智慧領域率先大批量應用落地的，因此我們這裡就說說人臉識別吧。一 從ai演算法方面來看有哪些偉大的公司 1 商湯科技 商湯科技 sensetime 專注於計算機視覺...