目前的人工智能发展到什么阶段？_ZNDS问答

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目前的人工智能发展到什么阶段？

人工智能分强人工智能（全能型的人工智能）和弱人工智能（特定领域的人工智能），弱人工智能目前发展很旺盛，很火爆，而强人工智能的商业应用才刚刚起步，目前大多数强人工智能停留在实验室阶段。

专业人工智能的应用领域

专业人工智能在广告推荐、文章推荐、各种传感器识别技术（如视觉识别、语音识别、语音合成等）、金融数据分析、语言翻译、特定医学影像分析等领域发展的都很好。但这些都得益于大数据技术的流行，依托于大数据、机器学习训练算法等技术使这些应用领域有了商业价值。如果把专业人工智能比作人的成长，他目前应该是十七八的小伙子，正值青春，初露锋芒的年纪，但因为他年轻了，太过锋芒毕露，虽然前景可期，但风险也不少。

强人工智能领域

全领域人工智能领域的商业应用如智能机器人、具备自主学习和决策的软件系统等。强人工智能对比弱人工智能就像个婴儿一样弱小，他未出生时就已光芒四射了。目前更是代表了一种希望。

总结

目前人工智能发展才刚刚起步，充满希望也充满挑战。
个人愚见，仅供参考！
希望能帮到你！

目前人工智能很火，势头很猛，但是，从发展阶段来说，首先如何去衡量发展阶段，如果说能在部分任务上完成人类相当的效果，那么可以说人工智能已经发展到高级阶段了。如果是要达到和人思维一样的强人工智能，那么人工智能将处于并长期处于初级阶段。
有人说人工智能在各种领域已经取得很大成功了，比如智能驾驶，图像识别，自动翻译等等。但这些仅仅是深度学习算法对大量数据拟合训练后的结果。
人工智能达到人的水平了吗？深蓝和alphago在国际象棋和围棋领域夺冠说明人工智能已经能在一些复杂任务上超过人类。但是人工智能很难拥有情感，同时在现实数据的学习中可能会学习到具有性别歧视，人种歧视偏见类的东西。
人工智能在法律上的角色界限还很模糊，在语言思维等方面远没有达到人类水平。
至于人工智能发展到什么节段，这是个见仁见智的问题，每个人都有自个的答案。

人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。
时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科，它主要包括以下研究和应用方向：机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、知识工程、机器学习等。
人工智能的历史阶段主要分为三个：第一阶段：逻辑推理（50-60）第二阶段：知识工程（70-80）第三阶段：机器学习（90-）。
目前人工智能的层次也被划分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能 Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
强人工智能 Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
超人工智能 Artificial Super intelligence (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。
当前人工智能还非常初级，处于弱人工智能阶段。目前适合“已知环境、目标明确、行动可预测”的场景。深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力，甚至超越了人类，基于这些能力应用到了很多场景，如医疗、公共安全等。但在推理、认知等方面仍十分欠缺。人工智能不是要等到超越人的智慧才进入使用，而是只要在某个方面比人做得好就可以进入使用。
人工智能的未来发展我们通过美国DARPA的201810月的第三代人工智能基础研究发展规划就可以一窥端倪。该规划旨在通过机器学习和推理、自然语言理解、建模仿真、人机融合等方面的研究，突破人工智能基础理论及核心技术。相关项目包括：“机器常识”，“终身学习机”，“可解释的人工智能”，“可靠自主性”，“不同来源主动诠释”，“自动知识提取”，“确保AI抗欺骗可靠性”，“自动知识提取”，“加速人工智能”，“基础人工智能科学”，“机器通用感知”，“利用更少数据学习”，“以知识为导向的人工智能推理模式”，“高级建模仿真工具”，“复杂混合系统”，“人机交流”，“人机共生”等。

一、农业领域
目前人工智能除草机只需要装在拖拉机上。它可以快速地识别出杂草和庄稼。进行有效的除草。这样不仅能精准地除草，而且能大量的减低农药的使用量。
二、医学领域
在近年，人工智能的深度学习功能，在医学领域，对医疗的技术，以及对病情的判定。简直就是革命性的改变。在一次人工智能和人类的病理诊断大比拼中，人类已经输给了谷歌研发的人工智能病理诊断。早在前几年，谷歌大脑就已经与美国的Verily公司联合一起开发了一款人工智能医疗工具，而这个医疗工具，可以用来诊断乳腺癌。为了确定这个功能的可用性以及准确率。谷歌专门安排了一场人类与人工智能病理分析的大比拼。而这场比拼，人工智能以88.5%的准确率赢了一名资深的病理学家，而这位病理学家，花了整整30个小时，仔仔细细分析了130张切片，才得到73.7%的准确率。
三、图像处理领域
在很久之前，人们遗留下来的大多数都是黑白照片。而早在2016年，科学家已经研发出了对图片的自动上色功能。而科学家通过大量的数据让人工智能深度学习，他们使用黑白图像做输入，人工智可以用彩色图像来做输出，以此来训练出一台人工智能的图像处理的神经网络。这个神经网络可以自动对黑白图像上色，也就是说，在用途上，只要我们可以把以前的一些古老的黑白摄影机的图像输入，这个人工智能的网络它就可以自动将黑白照片还原成彩色的图像。
四、电商领域
对于即将到来的“双11狂欢节”，估计闲的蛋疼的朋友就会问。双11的到来，对于淘宝商家的设计师，设计图片辛苦吗？确实，按照淘宝店铺商家发布的数量来看，做成如此多数量的图片文案，得逼得不少人熬夜，不过，其实早在去年淘宝就推出了人工智能设计师——鲁班，2017年的双十一，有1.7亿张图片是出自于鲁班之手。而今年，将有4亿张图片由鲁班来设计，4亿张图片是指什么概念呢，按照一天的时间来算，每秒可以设计8000张。

目前的人工智能在感知智能也就是能听会说，能看会认等方面已经超过了人类，例如图像识别，人脸识别，语音识别等技术已经可以媲美人类甚至超过人类，但是情感智能方面还没有特别大的进步，也就是目前的人工智能还停留在能“计算”，但不会“算计”的阶段。

年初，“阿尔法围棋”横扫中韩等国顶级棋手，10月它又被自个的新版算法“阿尔法围棋－零”战胜。人工智能领域的一系列新现象、新突破，让人眼花缭乱、目不暇接。
无论是将人工智能称作“下一台风口”、“最强有力的创新加速器”、“驱动未来的动力”，或是关于它会不会比人类更聪明、甚至取代人类的争论，都说明人工智能又一次迎来发展高潮。
与以往几十年不同的是，人工智能这一轮高潮，是科技进步的水到渠成，也是与生活和工作相关的科技应用快速发展的结果，被嵌入十分广泛的生活场景中。有科学家因此认为，“我们或许将成为与人工智能真正共同生活的第一代人”。
不怕机器记性好，就怕机器会学习。像“阿尔法围棋”这样的机器自我学习技术基于三方面要素：互联网大数据、强大的运算能力以及深度学习技术突破。它们共同造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，更加自然的人机对话，乃至可以像“阿尔法围棋”一样去找寻规律、自我决策，其中最核心的是深度学习。
那到底什么是深度学习？一是通过算法给机器设计一台神经网络；二是通过大量标定的数据样本训练神经网络，让它认识外部世界。以前，一台应用要通过非常精确的算法来描述，但是今天，我们不知道该用什么精确模型来教计算机，只能拿非常多的数据样本让机器比对学习，举一反三。
具体到“阿尔法围棋”，它还使用了强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。后者是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该如何走才能够创造最好机会。
只需要先教“阿尔法围棋”一些人类摸索出的基本下法，然后让它与自个大量对战，就可以飞速提升水平。而“阿尔法围棋”的最新版本“阿尔法围棋－零”具备了无师自通的能力，在没有人类知识与对决训练的情况下，“从零开始”自个与自个对弈，仅3天后就战胜了自个的前辈。
搜狗首席执行官王小川认为，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。
“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作。”王小川说。
前百度首席科学家吴恩达、香港科技大学教授杨强等众多全球顶尖人工智能专家都认为，人工智能下一台重要突破口是“迁移学习”，这也是人工智能未来的发展方向。简单说，“迁移学习”类似中国成语里的“触类旁通”，就是机器将在一台领域学习掌握的技巧、经验和能力，迁移到一台新的有一定关联的领域里再应用，这样在新领域里，它就能省去大规模数据训练，只需一小部分数据就能迅速“成才”。当机器具备这种能力后，将使人工智能迈入全新层次。
按照人工智能“弱智能”、“强智能”和“超智能”的划分，当前乃至很长一段时间，人工智能还处于“弱智能”阶段，还只能局限在特定的封闭领域。比如，“阿尔法围棋”只能在封闭场景通过数据样本学习和对弈训练提高下棋能力，并不能发挥创造性。到了“强智能”和“超智能”阶段，人工智能就能像人类那样学习、决策和反思，解决不同领域的各种复杂问题。
尽管如此，仅靠当下的人工智能技术水平，人类就已经对机器的计算与“算计”产生高度依赖了。从购物网站的精准推送到电视机剧的编剧、再到无人驾驶汽车，生活中的人工智能可谓无处不在。
未来是人工智能高速发展时期，敬请期待。

人工智能现目前发展只是万里长征的第一步，目前所有的人工智能还只是弱智能时期，比如之前应用Google 系统阿尔法狗与韩国的李世石下围棋，让李世石输掉三次后，第四局才输给李世石一局。阿尔法狗只是有强大的计算器的运算能力，它还没有学习的能力。

目前各国都在极力研究智能机器人，但是都或是处于初级的阶段，采用的都是数据接收、数据运算、数据处理来支配机器人来与人们沟通，机器人回复的东西都是先是技术人员通过分析大量的日常会话，分析出人们日常的一些极其频繁的语言储存在机器人内部，当你与之说话时，机器人会飞速地运算你所说的话，然后就找到最能与你说的话或者与之答案最相近的意思的句子来回复你。

还有的机器人是按照一定的规律来进行运动的，比如说在物流方面，网络公司将所有机器人进行编程，然后让其有规律的进行货物分类。

还有一家美国的公司开发的智能机器狗，也同样运用同样的数据分析，传感技术，数据分析。它能在摔倒后能自个又站立起来继续去完成任务。

所以，目前所有的机器人也还处于最基础的领域，还没有到达真正的智能，不过人们还在继续研究让其能有机器人的学习能力，并且能单独思考意志。
相信科学家们会在未来的研发出真正的智能科技，让其更好地服务于人类。

图像  大量的训练可以识别验证码，车牌等。
视频  以图搜图可以识别视频做的人物，或者实物的种类。
声音语音识别，翻译等。
文字  可以识别文字情感，对文字分类。舆情监控。

语音识别：已经能达到80几的辨别度了。发音标准能达到百分百。
视频识别：多人、单人、64特征码捕捉人脸也很成熟了
温度传感智能识别也很成熟了

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