人工智能發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷過了幾十年。在這幾十年里，人工智能的成果初現(xiàn)。雖然說現(xiàn)在的人工智能看起來十分強(qiáng)悍，但是人工智能還是存在一定的局限性。那么關(guān)于人工智能現(xiàn)狀是什么樣的呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。

1.深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)推動人工智能

最近人們對人工智能的興奮很大程度上來自于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)是一套基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可將許多深層的模擬神經(jīng)元互連，因此稱為深度學(xué)習(xí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)就是監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，每一種都有適合對應(yīng)的領(lǐng)域。當(dāng)前大多數(shù)人工智能的實(shí)際例子都是基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用。早期的人工智能系統(tǒng)松散地模擬了神經(jīng)元在大腦中的相互作用方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有三到五層和十個神經(jīng)元，而如今，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以有十層或更多層，模擬神經(jīng)元數(shù)以百萬計(jì)。

2.人工智能的局限性

就目前而言，人工智能仍然面臨許多實(shí)際性的挑戰(zhàn)，盡管新技術(shù)的出現(xiàn)在不斷地解決它們。像機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可能仍需要大量的人力來標(biāo)記監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。好的方面是，一些標(biāo)注方法，比如說實(shí)時監(jiān)督式標(biāo)注，能夠在用戶使用產(chǎn)品的過程中根據(jù)用戶的自然行為自動地進(jìn)行標(biāo)注，這能夠有效的緩解機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題。同時一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的問題就是，對某些應(yīng)用領(lǐng)域來說，AI算法仍缺少足夠大量且全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。例如在醫(yī)療領(lǐng)域，我們難以創(chuàng)造或獲得足夠的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)來更準(zhǔn)確地預(yù)測醫(yī)療保健治療結(jié)果。另一方面，這在信用事項(xiàng)和預(yù)測具有社會影響的事情上尤為重要，如刑事司法應(yīng)用或金融借貸。還要提到的一點(diǎn)就是如何為人工智能建立通用學(xué)習(xí)技術(shù)，以至于我們在將人工智能技術(shù)經(jīng)驗(yàn)從一種情況應(yīng)用到另一種情況時，不會存在太大的困難。

3.通用人工智能尚處于起步階段。

人的大腦是一個通用的智能系統(tǒng)，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃、設(shè)計(jì)等各類問題，可謂“一腦萬用”。真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個通用的智能系統(tǒng)。目前，雖然專用人工智能領(lǐng)域已取得突破性進(jìn)展，但是通用人工智能領(lǐng)域的研究與應(yīng)用仍然任重而道遠(yuǎn)，人工智能總體發(fā)展水平仍處于起步階段。當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)在信息感知、機(jī)器學(xué)習(xí)等“淺層智能”方面進(jìn)步顯著，但是在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱。總體上看，目前的人工智能系統(tǒng)可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計(jì)算不會“算計(jì)”、有專才而無通才。因此，人工智能依舊存在明顯的局限性，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相差甚遠(yuǎn)。

關(guān)于人工智能的現(xiàn)狀的內(nèi)容我們就給大家介紹到這里了，我們主要給大家介紹了人工智能中的深度學(xué)習(xí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能新技術(shù)的局限性以及通用人工智能尚處于起步階段，希望這篇文章能夠更好地幫助大家去理解人工智能。