人工智能的前景怎么樣，有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。那么人工智能的發(fā)展前景如何呢？

一、人工智能的發(fā)展前景

1、人工智能技術(shù)的計(jì)算能力將更強(qiáng)

人工智能產(chǎn)品方興未艾。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)和特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)，進(jìn)一步要求人工智能技術(shù)具有更大、更強(qiáng)的計(jì)算能力。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)力。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)非常擅長(zhǎng)邏輯操作，但不擅長(zhǎng)模式識(shí)別和圖像思維，因此有必要建立模仿人腦的類腦計(jì)算機(jī)，這將進(jìn)一步促進(jìn)人工智能技術(shù)向更深層次的發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)知識(shí)的整合更加廣泛，未來(lái)人工智能技術(shù)的計(jì)算能力將更強(qiáng)。

2、進(jìn)一步完善核心技術(shù)

隨著人工智能產(chǎn)品的不斷出現(xiàn)和智力資源的不斷收集，這將進(jìn)一步促進(jìn)人工智能技術(shù)的研發(fā)。雖然我國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，但缺乏核心技術(shù)。隨著量子計(jì)算機(jī)腦芯片等技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，人工智能技術(shù)不再停留在較低水，而是將向更深的領(lǐng)域邁進(jìn)。隨著國(guó)家對(duì)人工智能技術(shù)的日益重視，人工智能技術(shù)的核心技術(shù)將不斷升級(jí)。人工智能技術(shù)的魅力深深吸引了機(jī)器人愛(ài)好者和許多開(kāi)發(fā)者的研發(fā)興趣。隨著國(guó)內(nèi)外許多新產(chǎn)品的出現(xiàn)，將出現(xiàn)更高端的技術(shù)和產(chǎn)品，進(jìn)一步促進(jìn)核心技術(shù)的發(fā)展。

3、進(jìn)一步將人工智能技術(shù)與商業(yè)融合

隨著人工智能產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用，人工智能技術(shù)將有更廣闊的發(fā)展前景。以智能手機(jī)為例，智能手機(jī)更新速度快，不僅功能齊全，而且與人們的生活密切相關(guān)，是人們?nèi)粘Ｉ�活中不可缺少的工具。智能手機(jī)的商業(yè)價(jià)值非常巨大，在未來(lái)，智能機(jī)器人將像智能手機(jī)一樣進(jìn)入成千上萬(wàn)的家庭。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的深化，低端機(jī)器人將被更高端的產(chǎn)品擠出市場(chǎng)，功能更全面，更高配置的機(jī)器人將出現(xiàn)在人們的視野中。這也將吸引更多的企業(yè)進(jìn)行投資和研發(fā)，越來(lái)越多的商業(yè)巨頭也針對(duì)這個(gè)機(jī)會(huì)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，為其商業(yè)發(fā)展開(kāi)辟新的渠道。

4、人工智能技術(shù)將對(duì)我國(guó)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響

中國(guó)幅員遼闊，資源豐富，人口眾多，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)在中國(guó)占有重要地位。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)將不可避免地受到影響。以智能機(jī)器人為例，無(wú)論是在工業(yè)領(lǐng)域還是在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無(wú)論是在人們的生活中還是在工作中，它都具有重要的意義。智能機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用將使一些勞動(dòng)密集型行業(yè)的從業(yè)者面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將對(duì)傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式產(chǎn)生重要影響[2]。

5、人工智能產(chǎn)品更智能化

隨著社會(huì)的發(fā)展，智能終端不斷升級(jí)，人工智能產(chǎn)品將更加智能化。以醫(yī)療行業(yè)為例，醫(yī)務(wù)人員可以利用智能機(jī)器人對(duì)患者進(jìn)行診斷，這不僅使診斷結(jié)果更加清晰準(zhǔn)確，而且為醫(yī)生的決策提供了依據(jù)。

二、人工智能的有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域

1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)學(xué)習(xí)的方法，它受人類學(xué)習(xí)新技能的過(guò)程啟發(fā)。在典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗(yàn)者通過(guò)觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)，進(jìn)而采取行動(dòng)使得反饋結(jié)果最大化。每執(zhí)行一次動(dòng)作，試驗(yàn)者都會(huì)收到來(lái)自環(huán)境的反饋信息，因此它能判斷這次動(dòng)作帶來(lái)的效果是積極的還是消極的。

2、生成模型領(lǐng)域

人工智能通過(guò)對(duì)眾多樣本的采集，生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。這就是說(shuō)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似于臉的合成圖片。

人工智能頂級(jí)專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個(gè)是生成器，它負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成為新的內(nèi)容；另一個(gè)是判別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成內(nèi)容的真假。這樣一來(lái)，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到判別器無(wú)法區(qū)分生成器內(nèi)容的真?zhèn)巍?/p>

3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域

為了讓人工智能系統(tǒng)像人類一樣適應(yīng)各式各樣的環(huán)境，它們必須持續(xù)不斷地掌握新技能，并且學(xué)會(huì)應(yīng)用這些技能。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難做到這些要求。比如，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)A任務(wù)完成訓(xùn)練后，若是再訓(xùn)練它解決B任務(wù)，則網(wǎng)絡(luò)模型就不再適用于A了。

目前，有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)各個(gè)獨(dú)立模型之間的橫向聯(lián)系并提取共同的特征，以此來(lái)完成新的任務(wù)。

4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型都是我們需要用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最佳的效果。離開(kāi)大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型就不會(huì)達(dá)到最理想的效果。比如，當(dāng)我們用人工智能系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)缺乏的任務(wù)時(shí)，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。有種被稱為遷移學(xué)習(xí)的方法，就是把訓(xùn)練好的模型遷移到新的任務(wù)中，這樣問(wèn)題就迎刃而解了。

5、仿真環(huán)境領(lǐng)域

若要將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開(kāi)發(fā)數(shù)字環(huán)境來(lái)模擬真實(shí)的物理世界和行為，將為我們提供測(cè)試人工智能的機(jī)會(huì)。在這些模擬環(huán)境中的訓(xùn)練可以幫助我們很好的了解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了可以應(yīng)用于真實(shí)環(huán)境的模型。

6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前，在垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)已可基本滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上出現(xiàn)了眾多技術(shù)服務(wù)商，例如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，研發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的智微信科，提供智能輔助診斷服務(wù)臺(tái)的若水醫(yī)療，統(tǒng)計(jì)及處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的易通天下等。盡管智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮重要作用，但由于各醫(yī)院之間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不流通，導(dǎo)致企業(yè)與醫(yī)院之間合作不透明等問(wèn)題，使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間存在矛盾。

7、教育領(lǐng)域

科大訊飛、乂學(xué)教育等企業(yè)早已開(kāi)始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以進(jìn)行機(jī)器批改試卷、識(shí)題答題等；通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正、改進(jìn)發(fā)音；而人機(jī)交互可以進(jìn)行在線答疑解惑等。AI 和教育的結(jié)合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費(fèi)用高昂等問(wèn)題，從工具層面給師生提供更有效率的學(xué)習(xí)方式，但還不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實(shí)質(zhì)性的影響。

8、物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)通過(guò)利用智能搜索、 推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送裝卸等流程上已經(jīng)進(jìn)行了自動(dòng)化改造，能夠基本實(shí)現(xiàn)無(wú)人操作。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，京東、蘇寧、菜鳥爭(zhēng)先研發(fā)無(wú)人車、無(wú)人機(jī)，力求搶占市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

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