人工智慧發展到現在已經經歷過了幾十年。在這幾十年裡，人工智慧的成果初現。雖然說現在的人工智慧看起來十分強悍，但是人工智慧還是存在一定的侷限性。那麼關於人工智慧現狀是什麼樣的呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。
1.深度學習和機器學習推動人工智慧
最近人們對人工智慧的興奮很大程度上來自於深度學習領域的進步，深度學習是一套基於人工神經網路實現機器學習的技術。神經網路可將許多深層的模擬神經元互連，因此稱為深度學習。而機器學習就是監督學習，無監督學習和強化學習，每一種都有適合對應的領域。當前大多數人工智慧的實際例子都是基於監督學習的應用。早期的人工智慧系統鬆散地模擬了神經元在大腦中的相互作用方式，神經網路只有三到五層和十個神經元，而如今，深度學習網路可以有十層或更多層，模擬神經元數以百萬計。
2.人工智慧的侷限性
就目前而言，人工智慧仍然面臨許多實際性的挑戰，儘管新技術的出現在不斷地解決它們。像機器學習技術可能仍需要大量的人力來標記監督學習所需的訓練資料。好的方面是，一些標註方法，比如說實時監督式標註，能夠在使用者使用產品的過程中根據使用者的自然行為自動地進行標註，這能夠有效的緩解機器學習需要大量標註資料的問題。同時一項極具挑戰性的問題就是，對某些應用領域來說，ai演算法仍缺少足夠大量且全面的訓練資料集。例如在醫療領域，我們難以創造或獲得足夠的臨床試驗資料來更準確地**醫療保健**結果。另一方面，這在信用事項和**具有社會影響的事情上尤為重要，如刑事司法應用或金融借貸。還要提到的一點就是如何為人工智慧建立通用學習技術，以至於我們在將人工智慧技術經驗從一種情況應用到另一種情況時，不會存在太大的困難。
3.通用人工智慧尚處於起步階段。
人的大腦是乙個通用的智慧型系統，能舉一反
三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學習、思考、規劃、設計等各類問題，可謂「一腦萬用」。真正意義上完備的人工智慧系統應該是乙個通用的智慧型系統。目前，雖然專用人工智慧領域已取得突破性進展，但是通用人工智慧領域的研究與應用仍然任重而道遠，人工智慧總體發展水平仍處於起步階段。當前的人工智慧系統在資訊感知、機器學習等「淺層智慧型」方面進步顯著，但是在概念抽象和推理決策等「深層智慧型」方面的能力還很薄弱。總體上看，目前的人工智慧系統可謂有智慧型沒智慧型、有智商沒情商、會計算不會「算計」、有專才而無通才。因此，人工智慧依舊存在明顯的侷限性，依然還有很多「不能」，與人類智慧型還相差甚遠。
關於人工智慧的現狀的內容我們就給大家介紹到這裡了，我們主要給大家介紹了人工智慧中的深度學習以及機器學習、人工智慧新技術的侷限性以及通用人工智慧尚處於起步階段，希望這篇文章能夠更好地幫助大家去理解人工智慧。
如何看待人工智慧的現狀
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