首先我們說一說人工智慧面臨的第乙個考驗，那就是理論知識遇到瓶頸，這是因為目前人工智慧在學習上遵循的理論依然是上個世紀80年代提出的，人們並沒有從本質上理解人類的學習原理，從監督學習到無監督學習的方法還在探索。目前的人工智慧技術多數都要依靠形態匹配，在監督式學習下，輸入訓練資料，每組訓練資料有乙個明確的標識或結果。人們將**結果與訓練資料的實際結果進行比較，不斷調整**模型，直到模型的**結果達到乙個預期的準確率。而無監督學習中，計算機無需人類幫助的情況下，像人類一樣自己學習知識。計算機並不被告知怎麼做，而是採用一定的激勵制度來訓練機械人培養出正確的分類。無監督學習方式是機器人工智慧發展的關鍵技能之一。
人工智慧面臨的第二個考驗就是知識表達存在問題。這是因為許多輸入的資料其實都經過了人腦抽象，但大家看不到，若要完成形式化知識結構的搭建，是需要很多知識的，而機器中沒有人腦中的背景知識，所以資料中蘊含的資訊是不完整的，繼而計算不出正確的結果。如果將這些資訊補足，是有可能用機器處理的。但同時要看到的是這些資訊很難補足，一方面是因為很多人腦中的知識難以形式化，另一方面，補什麼補多少才能達到特定的效果，很難衡量。並且人腦輸出的資訊頻寬太小，很難通過乙個人來補足機器中沒有的知識，而多人協同又存在知識相互不相容的問題。所以知識太多，知識難以形式化，人腦輸出太慢，成為了知識表達的三大障礙。如果突破了這些難題我們的人工智慧才能夠更快的發展。
在這篇文章中我們給大家介紹了人工智慧面臨的考驗的一部分內容，具體所指就是人工智慧存在理論知識遇到瓶頸、知識表達存在問題這兩個考驗。由於篇幅原因我們就給大家介紹到這裡了，我們在下篇文章中繼續為大家介紹更多的知識。
人工智慧是什麼？
60年來，人工智慧經歷了從爆發到寒冬，再到野蠻生長的歷程。網際網路預言家 凱文 凱利提出，人工智慧將是未來20年最重要的科技。連00後都在了解人工智慧。60後呢？70後呢？80後呢？90後呢？為什麼人工智慧現在這麼火呢？在大資料時代，你 來 過，就一定會留下痕跡。知人知面更要知心，人工智慧更了解你的...
關於「人工智慧面試」的構想
人工智慧無疑是未來社會的一大趨勢。前兩天看了一本心理學經典書籍，看到面試心理學這塊時突然引發思考 面試是廣大求職者必須經過的一關，它決定求職者給面試官留下的印象，很大程度上決定求職者被錄用與否，甚至是求職者的未來。因此，面試這一環節可以說對求職者有著至關重要的作用。然而，成千上百萬的求職者良莠不齊，...
人工智慧是什麼，機器學習就是人工智慧嗎？
人工智慧是電腦科學的乙個分支，目的是開發一種擁有智慧型行為的機器，史丹福大學對機器學習的定義是 在沒有明確程式設計指令的情況下讓計算機採取行動的科學。想要開發智慧型機器，就需要借助人工智慧研究人員的幫助。但要讓其具備真正的智慧型，就需要聘請機器學習專家。2.大資料攜手人工智慧，高校人才培養面臨新挑戰...