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人工智能的技術(shù)成熟度做到了哪種地步？
2019-05-06
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人工智能涉及到的知識有很多，我們在前面的文章中提到了深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)正是人工智能中的其中一種非常重要的技術(shù)，掌握了這些我們才能夠更好地學(xué)習(xí)人工智能的系統(tǒng)知識，才能夠合理地運用人工智能以及控制人工智能。關(guān)于人工智能的知識，下面我們給大家介紹人工智能的技術(shù)成熟度，目前究竟做到了哪種地步。

1.人工智能中涉及到的技術(shù)

在人工智能的發(fā)展中，大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)和GPU計算三個方面的技術(shù)起到了關(guān)鍵的推動作用。大數(shù)據(jù)的采集、基礎(chǔ)管理和云計算、GPU計算等技術(shù)應(yīng)該說比較成熟了。突破智能的難點還是在機器學(xué)習(xí)。作為機器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)雖然很實用，但它還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那套算法理論，在很早之前就提出來了。不管是支持向量機、貝葉斯、決策樹等淺層學(xué)習(xí)算法，還是深度網(wǎng)絡(luò)衍生出來的深度強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)等，大部分理論、算法在幾十年前的人工智能教材上都能找到，唯一不同的加了個深度，有強大的計算力支持，能處理大數(shù)據(jù)了。所以人工智能的技術(shù)成熟度還是不如我們想象的那樣好的。

2.人工智能的技術(shù)成熟度做到了什么地步呢？

對于現(xiàn)階段的人工智能成熟度來說，只能說是勉強及格，當(dāng)然，這還是由于深度學(xué)習(xí)幫助的原因。至于深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的后勁如何，短時間內(nèi)是否發(fā)展成為科技大佬所說的那樣可怕，那要看未來人工智能中深度網(wǎng)絡(luò)的工程能力和發(fā)展速度了，沒有大數(shù)據(jù)資源和大規(guī)模計算資源的一般研究機構(gòu)和人員是很難知曉的。綜上描述，我們可以認為人工智能的發(fā)展其實只是及格而已。就目前而言，人工智能開源框架更是基本等同于深度學(xué)習(xí)，雖然一些深度學(xué)習(xí)框架備受開發(fā)人員推崇，但還是缺乏完整的人工智能技術(shù)鏈，深度學(xué)習(xí)被捧得太高不是好現(xiàn)象，傳統(tǒng)的知識庫、專家系統(tǒng)和規(guī)則式AI與深度強化、遷移、對抗等學(xué)習(xí)的融合才是AI發(fā)展的正途，另外從芯片、算法、平臺、架構(gòu)到應(yīng)用等方面來看，弱AI要全面開花落地都還有較長的路要走。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于目前人工智能的技術(shù)成熟度的具體內(nèi)容，從這篇文章中我們不難看出，其實人工智能的技術(shù)成熟度并不是我們想象的那么好，不過我們不要悲觀，相信在未來人工智能能夠解決更多的問題，給人類和地球造福更多領(lǐng)域。

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