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人工智能的难点在哪里（人工智能的难点和重点）
发布时间：2023-05-29 07:37:37
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能的难点在哪里的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
阻挡当今人工智能发展最根本的难题或者困难是什么？
在数字经济下，人工智能作为第四次产业变革的引擎，已逐渐渗透到各行业中，为人类社会和经济发展带来变革。如果问当今人工智能发展的困难，应该是数据。
人工智能的背后有数据、算法和算力来支撑，这三要素之间其实是一种相互促进，并且也相互制约的关系。其中，数据是人工智能发展的基础，没有数据，再强的算法也不可能有好的模型。“人工智能产业化落地的关键就在于数据，算法模型做得再好，数据从源头上就错了，那就得不到正确的训练成果。”
人工智能与数据息息相关，受到数据约束。人工智能产品的落地和聚焦领域的细分化，都对数据采集和标注提出了更多挑战——未来人工智能发展所需要解决的一个难关，就是数据关。
云测数据认为，现在很多AI产品都处于落地阶段，对于模型的精确程度要求非常高，对应的要求数据的精度也就非常高了。而且为了提高模型识别精度，AI公司用到的数据也从单一化向多模态转变。以自动驾驶为例，从最早基于摄像头做感知的方案，到引入激光雷达，到之后可能会引入更多其他感知设备来提升感知算法。未来多传感器的解决方案将会普遍应用到我们所使用的AI产品中，它的感知模式将不仅仅是基于单一的图像、声音或文字，将会引入更多模态的数据。
云测数据认为，为了算法的提升，AI企业不仅需要定制化的数据采集来获得长尾场景的数据；同时对于标注数据的精度也需要进一步提升。随着应用场景的不断挖掘，整个人工智能行业未来会出现聚焦领域越来越细分化的趋势。
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人工智能发展的最大障碍是什么？
人工智能发展的障碍主要有三个，技术、法律和伦理。
技术肯定是最大的障碍，很多人将人工智能称之为人工智障，就是由于AI技术还处在发展的初级阶段，很多技术还远远谈不上智能，只能算是稍具智能的自动化罢了。
技术的发展需要时间的积累，是不能一蹴而就的，需要时间、资本、人才和政策的综合作用。目前世界上很多国家都将人工智能作为国家级战略，就是在加大政策支持力度和资本支持力度，从而引导更多的优秀人才进入这个领域，剩下的就看时间站在谁的一边了，但至少目前看，在人工智能领域，基本上是中美两个玩家一统天下了。
除了技术外，法律也是一个问题，我们曾参与一些人工智能技术的投资，尤其重视服务机器人的应用，但在这个过程中就遇到了一些法律问题，比如家庭护理机器人，在护理老人的过程中，老人受伤了，这个责任应该算是谁的？再比如智能驾驶汽车出了交通事故，经济赔偿责任谁来承担？
所以我们后来和研发团队达成一致，在护理机器人领域，只研发那些不与人直接接触或者不主动接触的机器人产品，如果真有老人摔倒了，那机器人可以快速报警并通知家人，绝对不可以去尝试触碰老人。这就如同我们现在面临的社会悖论：老人在马路上摔倒了到底扶不扶的问题一样，法律责任难以认清的情况下，只能退而求其次了。
第三个是伦理道德问题，这包括三个层面，一方面用机器人代替人会造成大量的人员失业，进而增加社会的不稳定。另一方面机器人在与人共处时存在着对人员造成伤害的可能性。第三个层面是人们担心万一哪一天人工智能有了独立意识，会不会威胁到人类的存在？
根据西方的观点，人是上帝创造的，是上帝造出来放在伊甸园内的“人工智能”机器，但忽然有一天这个机器人亚当和夏娃偷吃了苹果，有了羞耻心，有了独立意识，于是就被上帝赶出了伊甸园。那么我们的人工智能会不会有一天也会这样。毕竟我们没有“上帝”那么强大的法力，会不会被我们所造的机器人给消灭掉？这一直是机器人阴谋论者的最大担心。
人工智能水平测试有哪些难点？
人工智能开发的难点有什么——计算很难在一瞬间完成 任何人工智能解的计算都需要一定的时间。解决方案的响应速度对商业应用的成功起着关键作用。不能总是盲目地假设所有数据集上的任何算法都可以在指定的时间内完成。您需要测试算法的性能是否在可接受的应用程序范围内。 例如,在搜索引擎中,用户对返回结果的时间很耐心。如果用户等待超过10秒,50%的用户将丢失。如果等待时间超过1分钟,90%以上的用户将丢失。在智能应用系统的开发中,为了获得更好的算法精度,不能忽视系统的运行和等待时间,否则会导致整个产品的失败。人工智能开发的难点有什么——数据的大小很重要 当我们考虑智能应用时,数据大小是一个重要因素。数据规模的影响可以分为两个
人工智能技术发展有哪些难题?
如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！
以上就是关于人工智能的难点在哪里相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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