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難倒人工智能的問題（難倒人工智能的問題有哪些）

發(fā)布時間：2023-04-24 12:04:22 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 127

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于難倒人工智能的問題的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

人工智能發(fā)展的最大障礙是什么？
人工智能的發(fā)展主要受到哪些阻礙？
人工智能技術(shù)發(fā)展都有哪些擔(dān)憂問題？
阻擋當(dāng)今人工智能發(fā)展最根本的難題或者困難是什么？

難倒人工智能的問題（難倒人工智能的問題有哪些）

人工智能發(fā)展的最大障礙是什么？

人工智能發(fā)展的障礙主要有三個，技術(shù)、法律和倫理。

技術(shù)肯定是最大的障礙，很多人將人工智能稱之為人工智障，就是由于AI技術(shù)還處在發(fā)展的初級階段，很多技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上智能，只能算是稍具智能的自動化罷了。

技術(shù)的發(fā)展需要時間的積累，是不能一蹴而就的，需要時間、資本、人才和政策的綜合作用。目前世界上很多國家都將人工智能作為國家級戰(zhàn)略，就是在加大政策支持力度和資本支持力度，從而引導(dǎo)更多的優(yōu)秀人才進入這個領(lǐng)域，剩下的就看時間站在誰的一邊了，但至少目前看，在人工智能領(lǐng)域，基本上是中美兩個玩家一統(tǒng)天下了。

除了技術(shù)外，法律也是一個問題，我們曾參與一些人工智能技術(shù)的投資，尤其重視服務(wù)機器人的應(yīng)用，但在這個過程中就遇到了一些法律問題，比如家庭護理機器人，在護理老人的過程中，老人受傷了，這個責(zé)任應(yīng)該算是誰的？再比如智能駕駛汽車出了交通事故，經(jīng)濟賠償責(zé)任誰來承擔(dān)？

所以我們后來和研發(fā)團隊達成一致，在護理機器人領(lǐng)域，只研發(fā)那些不與人直接接觸或者不主動接觸的機器人產(chǎn)品，如果真有老人摔倒了，那機器人可以快速報警并通知家人，絕對不可以去嘗試觸碰老人。這就如同我們現(xiàn)在面臨的社會悖論：老人在馬路上摔倒了到底扶不扶的問題一樣，法律責(zé)任難以認(rèn)清的情況下，只能退而求其次了。

第三個是倫理道德問題，這包括三個層面，一方面用機器人代替人會造成大量的人員失業(yè)，進而增加社會的不穩(wěn)定。另一方面機器人在與人共處時存在著對人員造成傷害的可能性。第三個層面是人們擔(dān)心萬一哪一天人工智能有了獨立意識，會不會威脅到人類的存在？

根據(jù)西方的觀點，人是上帝創(chuàng)造的，是上帝造出來放在伊甸園內(nèi)的“人工智能”機器，但忽然有一天這個機器人亞當(dāng)和夏娃偷吃了蘋果，有了羞恥心，有了獨立意識，于是就被上帝趕出了伊甸園。那么我們的人工智能會不會有一天也會這樣。畢竟我們沒有“上帝”那么強大的法力，會不會被我們所造的機器人給消滅掉？這一直是機器人陰謀論者的最大擔(dān)心。

人工智能的發(fā)展主要受到哪些阻礙？

中國人工智能在人才儲備方面較弱

1981年9月，來自全國各地的科學(xué)技術(shù)工作者300余人在長沙出席了中國人工智能學(xué)會
(CAAI)成立大會，此后中國的人工智能開始正式邁入發(fā)展階段。對比2019年中國與全球人工智能發(fā)展情況，在Al相關(guān)論文發(fā)布數(shù)量、企業(yè)數(shù)量、融資總額、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、專利申請數(shù)量等方面中國均居世界頭部陣營，具有充分的市機場競爭力。

中國在人才儲備相較弱，但已經(jīng)在全力補足短板。目前全國已經(jīng)有35所高等院校開設(shè)了Al專業(yè)，國際交流和國際人才引進也在不斷加深，未來5年內(nèi)將有大量從業(yè)者涌入市場。

重應(yīng)用而不重基礎(chǔ)研發(fā)也是中國人工智能行業(yè)存在的固有問題，研發(fā)型企業(yè)遠(yuǎn)少于應(yīng)用型企業(yè)的隱患隨著中美專利競爭而浮現(xiàn)，政府開始重視Al基礎(chǔ)層創(chuàng)業(yè)公司的培養(yǎng)，資本方也更加關(guān)注Al芯片、機器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)處理等產(chǎn)業(yè)鏈上游企業(yè)的發(fā)展，科技巨頭企業(yè)更是提前進行了Al生態(tài)布局，建立了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，在各方的努力中中國Al市場處于從局部向整體發(fā)展的上升期，行業(yè)前景良好。

——以上數(shù)據(jù)來源于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

難倒人工智能的問題（難倒人工智能的問題有哪些）

人工智能技術(shù)發(fā)展都有哪些擔(dān)憂問題？

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大眾對于人工智能能夠產(chǎn)生的影響作用大多還是保持著一些負(fù)面的看法，下面電腦培訓(xùn)http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下都有哪些擔(dān)憂吧。

1.個人正在失去對生活的控制

數(shù)字生活關(guān)鍵方面的決策被自動過渡給了由代碼驅(qū)動的「黑匣子」。人們?nèi)狈斎?，也不了解工具是如何工作的。他們犧牲了獨立性、隱私權(quán)和選擇權(quán);他們無法控制這些過程。隨著自動化系統(tǒng)變得越來越普遍和復(fù)雜，這種影響將進一步加深。

2.數(shù)據(jù)濫用

大多數(shù)人工智能工具現(xiàn)在和將來都掌握在追求利潤的公司或追求權(quán)力的政府手中。價值觀和道德規(guī)范往往沒有被納入數(shù)字系統(tǒng)，讓人們?yōu)樽约鹤鰶Q定。這些系統(tǒng)是全球聯(lián)網(wǎng)的，不容易管理或控制。

3.失業(yè)

基于代碼的機器智能的效率和其他經(jīng)濟優(yōu)勢將繼續(xù)干擾人類工作的各個方面。一些人預(yù)計新的就業(yè)機會將會出現(xiàn)，另一些人則擔(dān)心大規(guī)模失業(yè)、經(jīng)濟分化加劇以及包括民粹主義起義在內(nèi)的社會動蕩。

4.個體認(rèn)知、社交和生存技能的降低

許多人認(rèn)為人工智能可以增強人的能力，但也有一些人認(rèn)為恰恰相反——人們對機器驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)的依賴程度日益加深，將會削弱他們獨立思考、獨立于自動化系統(tǒng)采取行動以及與他人進行有效互動的能力。

5.大混亂：自主武器、網(wǎng)絡(luò)犯罪和武器化信息

公民將更加脆弱，例如暴露于失控的網(wǎng)絡(luò)犯罪和網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)中。

一些人預(yù)測，由于自主軍事應(yīng)用的加速增長以及對使用武器化信息、謊言和宣傳危險地破壞人類群體的穩(wěn)定，傳統(tǒng)社會政治結(jié)構(gòu)將進一步受到侵蝕，并可能造成重大的生命損失。一些人還擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)犯罪分子會侵入經(jīng)濟系統(tǒng)。

阻擋當(dāng)今人工智能發(fā)展最根本的難題或者困難是什么？

在數(shù)字經(jīng)濟下，人工智能作為第四次產(chǎn)業(yè)變革的引擎，已逐漸滲透到各行業(yè)中，為人類社會和經(jīng)濟發(fā)展帶來變革。如果問當(dāng)今人工智能發(fā)展的困難，應(yīng)該是數(shù)據(jù)。

人工智能的背后有數(shù)據(jù)、算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，并且也相互制約的關(guān)系。其中，數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)，再強的算法也不可能有好的模型?！叭斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)，算法模型做得再好，數(shù)據(jù)從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓(xùn)練成果?！?/p>

人工智能與數(shù)據(jù)息息相關(guān)，受到數(shù)據(jù)約束。人工智能產(chǎn)品的落地和聚焦領(lǐng)域的細(xì)分化，都對數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注提出了更多挑戰(zhàn)——未來人工智能發(fā)展所需要解決的一個難關(guān)，就是數(shù)據(jù)關(guān)。

云測數(shù)據(jù)認(rèn)為，現(xiàn)在很多AI產(chǎn)品都處于落地階段，對于模型的精確程度要求非常高，對應(yīng)的要求數(shù)據(jù)的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，AI公司用到的數(shù)據(jù)也從單一化向多模態(tài)轉(zhuǎn)變。以自動駕駛為例，從最早基于攝像頭做感知的方案，到引入激光雷達，到之后可能會引入更多其他感知設(shè)備來提升感知算法。未來多傳感器的解決方案將會普遍應(yīng)用到我們所使用的AI產(chǎn)品中，它的感知模式將不僅僅是基于單一的圖像、聲音或文字，將會引入更多模態(tài)的數(shù)據(jù)。

云測數(shù)據(jù)認(rèn)為，為了算法的提升，AI企業(yè)不僅需要定制化的數(shù)據(jù)采集來獲得長尾場景的數(shù)據(jù)；同時對于標(biāo)注數(shù)據(jù)的精度也需要進一步提升。隨著應(yīng)用場景的不斷挖掘，整個人工智能行業(yè)未來會出現(xiàn)聚焦領(lǐng)域越來越細(xì)分化的趨勢。

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