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人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題（人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題有哪些）

發(fā)布時間：2023-05-22 17:49:55 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 62

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題的問題，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:

人工智能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？
人工智能技術(shù)發(fā)展有哪些難題?

人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題（人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題有哪些）

人工智能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先天不足
過度學(xué)習(xí) (overfitting)：當模型參數(shù)過多時，極易對已有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度而喪失對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力
超參數(shù)優(yōu)化：需要繁瑣的人工調(diào)試 → 費時費力。解決方法：自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化、貝葉斯參數(shù)優(yōu)化。
2、學(xué)習(xí)算法的局限性
梯度遞減算法: 對于復(fù)雜問題，很容易被局部最優(yōu)解捕獲。
反向傳播算法: 當誤差信號反向一層層傳播時，其幅值隨著層數(shù)增加而級數(shù)減小。
深層網(wǎng)絡(luò): 當層數(shù)非常多時，就沒有足夠的計算資源和算法進行整體學(xué)習(xí)
3、現(xiàn)有數(shù)字化計算機架構(gòu)不足以支撐
計算量隨維數(shù)呈級數(shù)增長 (維數(shù)詛咒) 人類只能處理維數(shù)很低的信息，但是大腦模型是建立在極高維的模型上 (數(shù)以千億計的神經(jīng)細胞，數(shù)以百萬億計的神經(jīng)突觸) 現(xiàn)有計算機無法完全仿真人腦。
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人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題（人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題有哪些）

人工智能技術(shù)發(fā)展有哪些難題?

如果說發(fā)展遇到的難題，那是相當之多，投資、政策等因素。我們細化來說，人工智能發(fā)展，有三大關(guān)鍵要素：算法、算力和數(shù)據(jù)。其中，數(shù)據(jù)起著重要作用，早前哈佛商業(yè)評論的一份研究顯示，只有3%的公司數(shù)據(jù)符合基本質(zhì)量標準，近一半的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致明顯的負面業(yè)務(wù)后果。
普華永道最新的一份報告指出，大型企業(yè)發(fā)現(xiàn)，多年來編制的劣質(zhì)的客戶和商業(yè)數(shù)據(jù)可能使他們無法利用人工智能和其他數(shù)字工具來削減成本，無法實現(xiàn)增加收入并保持競爭力。
這個問題在國內(nèi)其實很普遍，帶來的后果也堪憂，糟糕的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)果。高質(zhì)量數(shù)據(jù)對AI的意義所在，無論是業(yè)務(wù)，還是升維到人工智能的發(fā)展進程，重要性不言而喻。AI數(shù)據(jù)服務(wù)也任重道遠。所有，只有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能確保人工智能快速發(fā)展！
從目前市場情況來看，幾家頗具代表性的數(shù)據(jù)服務(wù)商，以不同的姿態(tài)入場搶食，并在各自擅長的領(lǐng)域中開辟一番天地。其中，云測數(shù)據(jù)就是其中一位實力玩家。云測數(shù)據(jù)，通過為企業(yè)提供定制化場景采集模式以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)標注服務(wù)，為有更高數(shù)據(jù)標準的企業(yè)貢獻和輸出著他們的方案，并堅持自建數(shù)據(jù)標注基地和定制化場景實驗室，為企業(yè)提供最安全、最精準的全流程一體化的數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案。
最后我想說，人工智能的發(fā)展不僅僅是技術(shù)不斷攻堅克難，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能更好地為AI發(fā)展保駕護航！

以上就是關(guān)于人工智能面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。