如何看待人工智能的现状
人工智能发展到现在已经经历过了几十年。在这几十年里，人工智能的成果初现。虽然说现在的人工智能看起来十分强悍，但是人工智能还是存在一定的局限性。那么关于人工智能现状是什么样的呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。
1.深度学习和机器学习推动人工智能
最近人们对人工智能的兴奋很大程度上来自于深度学习领域的进步，深度学习是一套基于人工神经网络实现机器学习的技术。神经网络可将许多深层的模拟神经元互连，因此称为深度学习。而机器学习就是监督学习，无监督学习和强化学习，每一种都有适合对应的领域。当前大多数人工智能的实际例子都是基于监督学习的应用。早期的人工智能系统松散地模拟了神经元在大脑中的相互作用方式，神经网络只有三到五层和十个神经元，而如今，深度学习网络可以有十层或更多层，模拟神经元数以百万计。
2.人工智能的局限性
就目前而言，人工智能仍然面临许多实际性的挑战，尽管新技术的出现在不断地解决它们。像机器学习技术可能仍需要大量的人力来标记监督学习所需的训练数据。好的方面是，一些标注方法，比如说实时监督式标注，能够在用户使用产品的过程中根据用户的自然行为自动地进行标注，这能够有效的缓解机器学习需要大量标注数据的问题。同时一项极具挑战性的问题就是，对某些应用领域来说，AI算法仍缺少足够大量且全面的训练数据集。例如在医疗领域，我们难以创造或获得足够的临床试验数据来更准确地预测医疗保健治疗结果。另一方面，这在信用事项和预测具有社会影响的事情上尤为重要，如刑事司法应用或金融借贷。还要提到的一点就是如何为人工智能建立通用学习技术，以至于我们在将人工智能技术经验从一种情况应用到另一种情况时，不会存在太大的困难。
3.通用人工智能尚处于起步阶段。
人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
关于人工智能的现状的内容我们就给大家介绍到这里了，我们主要给大家介绍了人工智能中的深度学习以及机器学习、人工智能新技术的局限性以及通用人工智能尚处于起步阶段，希望这篇文章能够更好地帮助大家去理解人工智能。
