人工智慧涉及到的知識有很多，我們在前面的文章中提到了深度學習，而深度學習正是人工智慧中的其中一種非常重要的技術，掌握了這些我們才能夠更好地學習人工智慧的系統知識，才能夠合理地運用人工智慧以及控制人工智慧。關於人工智慧的知識，下面我們給大家介紹人工智慧的技術成熟度，目前究竟做到了哪種地步。
1.人工智慧中涉及到的技術
在人工智慧的發展中，大資料處理、深度學習和gpu計算三個方面的技術起到了關鍵的推動作用。大資料的採集、基礎管理和雲計算、gpu計算等技術應該說比較成熟了。突破智慧型的難點還是在機器學習。作為機器學習的子領域，深度學習雖然很實用，但它還是神經網路那套演算法理論，在很早之前就提出來了。不管是支援向量機、貝葉斯、決策樹等淺層學習演算法，還是深度網路衍生出來的深度強化學習、遷移學習、對抗學習等，大部分理論、演算法在幾十年前的人工智慧教材上都能找到，唯一不同的加了個深度，有強大的計算力支援，能處理大資料了。所以人工智慧的技術成熟度還是不如我們想象的那樣好的。
2.人工智慧的技術成熟度做到了什麼地步呢？
對於現階段的人工智慧成熟度來說，只能說是勉強及格，當然，這還是由於深度學習幫助的原因。至於深度學習技術發展的後勁如何，短時間內是否發展成為科技大佬所說的那樣可怕，那要看未來人工智慧中深度網路的工程能力和發展速度了，沒有大資料資源和大規模計算資源的一般研究機構和人員是很難知曉的。綜上描述，我們可以認為人工智慧的發展其實只是及格而已。就目前而言，人工智慧開源框架更是基本等同於深度學習，雖然一些深度學習框架備受開發人員推崇，但還是缺乏完整的人工智慧技術鏈，深度學習被捧得太高不是好現象，傳統的知識庫、專家系統和規則式ai與深度強化、遷移、對抗等學習的融合才是ai發展的正途，另外從晶元、演算法、平台、架構到應用等方面來看，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於目前人工智慧的技術成熟度的具體內容，從這篇文章中我們不難看出，其實人工智慧的技術成熟度並不是我們想象的那麼好，不過我們不要悲觀，相信在未來人工智慧能夠解決更多的問題，給人類和地球造福更多領域。
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