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原發布者:天成資訊
人工智慧
未來發展趨勢人工智慧未來發展趨勢 1、從專用智慧到通用智慧 如何實現從專用智慧到通用智慧的跨越式發展，即是下一代人工智慧發展的必然趨勢，也是研究與應用領域的挑戰問題。通用智慧被認為是人工智慧皇冠上面的明珠，是全世界科技巨頭競爭的焦點。美**方也開始規劃通用智慧的研究，他們認為通用人工智慧喝自主**，是顯著優於現在人工智慧技術體系發展方向，現有人工智慧僅僅是走向通用人工智慧的一小步。
2、從機器智慧到人機混合智慧 人類智慧和人工智慧各有所長，可以互補。所以人工智慧一個非常重要的發展趨勢，是fromai（artificialintelligence）toai（augmentedintelligence），兩個ai含義不一樣。人類智慧和人工智慧不是零和博弈，「人+機器」的組合將是人工智慧演講的主流方向，「人機共存」將是人類社會的新常態。
3、從「人工+智慧」到自主智慧系統 人工採集和標註大樣本訓練資料，是這些年來深度學習取得成功的一個重要基礎或者重要人工基礎。比如要讓人工智慧明白一副影象中哪一塊是人、哪一塊是草地、哪一塊是天空，都要人工標註好，非常費時費力。此外還有人工設計深度神經網路模型、人工設定應用場景、使用者需要人工適配智慧系統等。
所以有人說，目前的人工智慧有多少智慧，取決於付出多少人工，這話不太精確，但確實指出了問題。下一步發展趨勢是怎樣以極少人
2樓：it小貓咪
老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：
①啟用人工智慧的晶片將成為主流
與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的複雜需求，晶片製造商將研發能夠執行啟用人工智慧的特製晶片。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶片上投入更多資金。
這些晶片會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。
②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇
2023年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的**性維護和自動檢測問題。
我們將在2023年看到分散式人工智慧的興起。智慧將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和裝置。由神經網路驅動的高度複雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣執行。
③迎接自動化機器學習系統
自動化機器學習系統是2023年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造準備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。
自動化機器學習系統將介於認知應用程式程式設計介面和定製機器學習平臺之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把資料和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。
④擁抱智慧運維
當人工智慧用於應用程式時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 devops將被智慧運維取代，它將使你的it員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕鬆地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。
大型企業和雲**商將受益於devops與人工智慧的融合。
⑤神經網路整合
在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏整合性和相容性，這阻礙了人工智慧的採用。
微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（onnx），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。
⑥專業的人工智慧系統成為現實
市場對專業系統的需求將在2023年成倍增長。各組織擁有的資料有限，但他們想要的是專業資料。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧資料的工具。
2023年，重點將從資料量轉移到資料質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵資料來源，理解非結構化資料。
⑦人工智慧技術將決定你的命運
雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。espressive（加拿大電腦軟體公司）的執行長帕特卡爾·霍恩（pat calhoun）說：「大多陣列織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。
awake security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的執行長拉胡爾·卡什亞普（rahul kashyap）補充說：「有這麼多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地瞭解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：
「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」
⑧人工智慧可能會被不法之徒利用
就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。資訊保安專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。
人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。
這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。
⑨人工智慧驅動的資料轉化
2023年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。
夏威夷大學it部門主席兼教授董貝博士（dr.tung bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。
我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智慧化。」
3樓：匿名使用者
機器人一定在我們的生活中必不可少。因此對於ai智慧的到來每個人自然是十分歡迎的。那麼ai人工智慧在回來到底會是什麼樣子呢？並且這些機器人到底會變成什麼樣子呢？
人工智慧的未來前景是什麼？
4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
5樓：go蔡依林我愛你
人工智慧的前景還是比較好的，特別是在5g時代的到來。往往5g就可以被運用在人工智慧方面，有了更快傳輸速度的5g可以使人工智慧有一個質的飛躍，所以對於人工智慧技術而言，5g的到來無疑是一個發展的契機。
人工智慧未來發展趨勢怎樣
6樓：一人一景一段情
1.行業垂直領
域應用人工智慧市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛力。而驅動市場的主要因素，是人工智慧技術在各種終端使用者垂直領域的應用數量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務。
2.醫療保健行業成長
機器學習和大資料都是掌握海量潛在醫療資料的關鍵因素。基於ai的系統也能幫助醫院改善其操作的流程和資料的管理。鑑於醫療保健專業人員在閱讀劑量指示、或診斷資料方面難免會經常犯錯，智慧ai系統通過具有影象識別和光學字元辨識的功能對所有的資料進行二次檢查，以減少此類錯誤的發生頻率。
人工智慧匯入醫療保健行業從2023年到2023年維持很高成長，預計從2023年的6.671億美元達到2023年的79.888億美元年均複合增長率為52.68%。
3.ai晶片關鍵在於成功整合軟硬體
ai晶片的核心是半導體及演演算法。軟體硬體成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。總體來說gpu比fpga快，而在功率效能方面fpga比gpu好，所以ai硬體選擇就看產品**商的需求考量而定。
4.自主學習是目標
ai「大腦」變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。首先，是為自主機器打造一個ai平臺;還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣;然後再將ai的「大腦」放到自主機器的框架中;最後建立虛擬世界入口(vr)。
5.cpu和gpu結合
cpu是通用於各種裝置的超強效能的處理器，什麼場景都可以適用，所以就需要將cpu和gpu(或其他處理器)結合起來，做到最完美的構架。為開發人員提供更多演算法等。
6.ar和 ai共進退
ar成為ai的眼睛，兩者是互補、不可或缺，為了機器人學習而創造的在虛擬世界，本身就是虛擬現實。還有，如果要讓人進入到虛擬環境去對機器人進行訓練，還需要更多其它的技術。
如今，基於ai的發展已經成為了主流。各種企業不僅熱衷於改進其現有的流程，而且還能看到ai給他們帶來的潛在增長點。這也就是為什麼cio們應當重視ai的戰略意義和其創新發展的空間。
7樓：歷史與社會茶葉
定義：「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。
未來趨勢：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。
8樓：ai解說
2023年3月5日「人工智慧」正式寫入2017**工作報告，！python憑藉高效的開發與豐富的類庫及超高的效能，被稱為智慧語言，主要用途，金融、電商、醫療、教育等各大領域。預計2023年人工智慧將造就七萬億美元規模的大市場，而python就是人工智慧七萬億市場的未來。
國家**多次強調，加快發展人工智慧是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源，人工智慧是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智慧是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。為此國家還制定了《新一代人工智慧發展規劃》。這份具有里程碑意義的規劃，對人工智慧發展進行了戰略性部署，確立了「三步走」目標，力爭到2023年把我國建設成為世界主要人工智慧創新中心。
人工智慧終將改變世界，而由其導致的大規模失業和全球經濟結構的調整，未來你我都將親眼看到這一切的發生。
人工智慧的發展趨勢是怎樣的？人工智慧未來發展趨勢
1 人工智慧將重塑產業結構。在當前產業結構升級的大背景下，人工智慧技術將起到非常積極的作用，一方面人工智慧技術將逐步替代低附加值崗位，從而推動人力崗位升級，另一方面人工智慧也將開闢出大量新的工作崗位，這個過程將逐步重塑產業結構。當前人工智慧尚處在行業發展的初期，隨著人工智慧行業的不斷發展，人工智慧對...
為什麼人工智慧用Python，為什麼人工智慧要用Python
寫人工智慧的程式不一定非要用python,目前很多的機器學習庫例如tensorflow既提供python的api介面,也提供其它語言的api介面。因為python語法簡單，開發者僅需關注人工智慧本身，而不用花太多時間在python語言本身上面，而且人工智慧用到的很多庫都有python的，可以很方便的...
最難被人工智慧替代的職業是什麼，人工智慧時代最難被替代的職業有哪些？
最近降溫，隨著寒流而來的，是接連不斷的裁員訊息帶來的就業焦慮，8月，美團 拉勾爆出裁員資訊 10月，阿里 京東等企業也不同程度 縮招 上個月，富士康又被爆出裁掉34萬人。這是多麼震驚的數字，危機來得讓人措不及手。大裁員環境下，永遠不要假設危機不會降臨到自己頭上，每個人都要做好被裁的準備。有一句話講的...