目前人工智能的发展遇到了瓶颈，未来人工智能发展出路在哪里？_ZNDS问答

贰十岁装成熟装s

目前人工智能的发展遇到了瓶颈，未来人工智能发展出路在哪里？

这是一台非常好的问题，作为一名科技从业者，我来说说我的看法。
首先，从当前人工智能的技术体系来看，虽然人工智能技术尚处在“弱人工智能”时代，但是随着大型科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，人工智能技术与行业领域的结合将为人工智能的发展打开一台巨大的价值空间，在模式的推动下，技术的发展也会获得巨大的资源支撑，包括行业场景资源和人才资源等等，这会全面推动人工智能领域的可持续发展。

人工智能技术的发展历史虽然经历了半个多世纪，但是由于人工智能本身的复杂性和多学科交叉性，人工智能领域的研发进展一直与人们的预期有较大的差距，所以人工智能领域的发展也经历了多次起伏，当前随着互联网、云计算和大数据的发展，人工智能又成为了新的科技热点，人们似乎又燃起了智能体大面积落地应用的希望。

但是，不可否认的是，当前人工智能领域的研发依然困难重重，智能由于对于应用场景有较高的要求，这在很大程度上降低了产业领域应用人工智能产品的热情，毕竟人工智能的应用不仅仅是上一套设备那么简单，还需要管理模式、运营模式和人才结构的全面调整，这对于资源整合能力比较强的大型企业来说，也存在巨大的挑战。

虽然困难重重，但是当前人工智能的发展前景或是非常广阔的，原因有三方面，其一是当前的基础场景已经有了巨大的改观，这个基础场景涉及到5G通信、云计算、大数据和物联网，随着5G通信的落地应用，人工智能技术会获得更多的支撑，所以说5G时代将全面开启智能化时代。从这个角度来看，5G就是人工智能发展的重要出路之一。

其二是产业结构升级和新基建计划的推动，当前整个产业领域都处在产业结构升级的大背景下，人工智能作为产业结构升级的重要方式之一，比如会获得更多产业企业的关注，这会全面促进人工智能技术在行业领域的落地应用。

从当前人工智能行业的发展趋势来看，人工智能与行业领域的结合是未来一台重要的发展方向，也是人工智能技术的一台重要出路。从当前人工智能技术与行业领域的结合情况来看，智慧城市、智慧医疗、智慧出现、智慧教育、智能家居等一系列产业已经形成了一定的规模，未来这些领域的发展潜力或是非常大的，也会在一定程度上撑起人工智能的价值空间。另外，当前的新基建计划也把人工智能放在了一台非常重要的位置上，这是一台重要的风向标，会指引更多的行业资源和社会资源进入人工智能领域。

其三是当前人工智能领域的人才培养规模正在不断扩大，而且在人才层次方面也在不断完善，这为人工智能行业的发展提供了扎实的支撑。早期的人工智能人才培养主要以研究生教育为主，当前一部分资源整合能力比较强的高校，也陆续在本科阶段开设了人工智能专业，这会全面促进人工智能技术的落地应用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

当提到工业革命时，立即想到的是蒸汽机，炼钢厂和纺织厂。这是18世纪末和19世纪初的转型时期，因为它标志着从农业社会向工厂劳动的转变。

第一次世界大战前不久，由于钢铁和石油生产的扩大以及电力的发现，工业化进入了另一台阶段。
快进到1980年代，您会看到数字电子的兴起及其对社会的影响，这标志着数字革命的起源。
我们目前所知的第四次工业革命是社会的另一次变革，这次是在技术进步的推动下。具体而言，我们经常所讨论的技术进步集中在人工智能（AI）、自动化和物联网（IoT）上。
基本上，在工业革命中，用蒸汽代替了人的肌肉。在下一台巨大进步中，蒸汽又被电力所代替。第三个巨变是看到了计算机的引入。社会一直在依赖基于规则的智能系统，而尚未优化完全的是使用的系统是可以学习的系统。
这是人工智能在当前技术转型中的症结所在。

那么，人工智能的未来是指什么？

首先，重要的是要认识到，如今到达AI的旅程是漫长而曲折的，对这项技术发展的追求已经动摇，经历了很多个“冬日”，看起来注定要进入死胡同和失望，不过时间会改变它。
如今，情况因企业而异，甚至各国政府也在向AI研究与开发投资天量的资金。本质上，科幻影片中的情节正在被一台一台实现。
今日头条正在使用AI来更快，更准。医疗行业更准确地诊断一些疾病。电子商务行业正在使用机器人为阿里京东等在线客户提供服务。而对冲基金则在部署AI来赢得更高的利润。现如今，研究人员并没有谈论单个AI发明。取而代之的是，基调已经转向数百种AI创作，每个创作都致力于解决当今社会中的复杂挑战。
那么，人工智能的未来是指什么？我们目前所称的“狭窄” AI是因为它已被开发用于执行一些小任务，例如帮助导航汽车的GPS系统，执行淘宝京东的商品推荐或面部识别等。
但是，人工智能的未来是一种自我教学系统的发展，无论是下棋或是求解方程式，人工智能都可以超越不同学科的人类投入和智力。

一些科学家认为，这一目标将在未来三十年内实现，而另一些科学家则谈到未来几个世纪。
可以肯定的是，第四次工业革命已经开始，而人工智能是这次技术革命万物互联的核心。
所有问题的解决需要的是耐心，而进步亦然。

AI目前的发展还处于弱AI（Artificial Narrow Intelligence ，ANI）阶段，但弱AI并不弱，如阿尔法狗一样，虽然只擅长某一方面的智能，但在这方面已然超过人类了。近年来，弱AI已经极大促进了信息化与智能化的发展，在很多领域提高了生产效率。如工业机器人、医疗机器人、智能问答、自动驾驶、疾病诊断、自动交易等系统工具，极大提高了生产力。
弱AI不能像人类一样靠理性或感性进行推理和解决各方面（哪怕很简单）问题，机器只不过看起来像是智能的，其实只是既定程序的执行而已，只能解决某一方面的问题（就像下围棋不能代表会下象棋），不会有自主意识，不会有创造性。而强AI（Artificial General Intelligence ，AGI）的定位是在各方面相当于人类或者超过人类，也称为通用人工智能。
现阶段的人工智能研究和应用主要聚焦在弱AI，强AI的研究可以说或是停滞不前，难有进展。
强AI能否实现或是未知，但要论人工智能的价值，我认为很有必要对两者进行对比，首先我个人是不支持发展强AI的，除非对其有绝对的控制能力，除非人类遇到了全球性灾难或需要星际移民，不然强AI出世就很可能是另外一种原子弹，绝对是弊大于利。
弱AI帮助人类，是我们的好助手，能提高我们的生产效率和生活水平，强AI超过或代替人类，将是大部分人类的“终结者”，至少是劳动终结者，总不可能几十亿人都去从事艺术职业吧？当然弱AI发展也会面临这一挑战，但更可控和缓和很多。

我不认为目前人工智能遇到了瓶颈。其实这些做人工智能的企业很清楚自个在做什么，自个的发展方向在哪，自个要做什么类型的人工智能技术。可能目前很多技术还没突破，也有可能是目前局限于硬件设施，刚理伦常等等。但是这种能改变人类命运的技术是要有很久很远的路要走的，可能一百年都不止。因为人工智能初级是要解决一些人类不能解决的问题，然后利用技术实现用人工智能去层层突破人类局限。突破一台就会有更多的不可能变成可能，以此类推，一切不可想象的事都会迎刃而解。

人工智能是社会发展的趋势，脏，累，乱，差，危险的活，谁来干，特别是对年轻人来说，社会得发展总得有人来干，所以要解决这个问题，确实人工智能从一定程度上解决一些问题，但是现阶段很多人工智能还停留在实验室，或摸索阶段，罗马帝国不是一天建成，但终究有一天回到来。要智能，必须有优秀的机械硬件，牛逼的控制系统，高级的软件算法，智能的传感器技术，视觉，触觉，太多技术领域要攻关，相信国家越来越重视工人智能应该有很大的期待！

2020年对于很多人而言都是永远值得铭记的一年，突如其来的新冠疫情几乎改变了每个人的生活，它不仅给人类的经济造成了重大损失，也给人类的健康带来了巨大的威胁。面对这难以对付的病毒，我们既看到了无数勇士的悲壮逆行，也看到了科技在整个抗疫斗争中所起到的关键作用，特别是其中的AI人工智能技术——通过AI技术我们可以加速疫苗的研发；通过AI技术，在众多医疗终端设备以及大量的病人临床数据中，我们能提炼出最佳的诊断方案，加速诊断的效率，提升诊断的效果。可以说，AI技术在这次关键的战役中发挥出了重大的作用。
人工智能已经深入医疗、教育、工业到能源、金融等各个领域。

因此并不意外，在2020年第三届软件定义存储峰会上，英特尔提出的主题是“突破内存与存储瓶颈释放人工智能无限潜力”。毕竟在这场抗疫战斗中，英特尔不仅投入重金资助合作伙伴使用AI技术进行诊断、疫苗开发方面的研究，还推动AI科技在医学检验、医疗物资生产、疫情推演等多个领域加速落地，英特尔深知AI人工智能对人类的重要性。除了对抗新型病毒，AI人工智能技术其实也深入了人类生活的各个领域。英特尔公司中国区非易失性存储解决方案事业部战略业务开发总监倪锦峰先生在峰会上谈到：“从医疗、教育、工业到能源、金融等等，每个行业都在以数字化的方式来寻求主动变革，我们可以预见的是，在不远的将来，整个社会对数字化的服务需求将不断地激增”。
AI人工智能技术
将给存储产品带来重大挑战

人工智能技术的数据管道主要分为采集、准备、训练和推理四部分。每个部分需要读写不同类型的数据，工作负载也不尽相同。

“工欲善其事，必先利其器”，要想发挥出AI人工智能技术的最大威力，需要企业构建强有力的IT基础设施。这个设施不仅需要强有力的处理器、FPGA、GPU，也需要高性能的存储设备，否则就会如普通电脑一般，因为机械硬盘传输速度最慢，寻找数据的时间最长，往往会成为整个系统性能的瓶颈，即使是SATA/PCIe NAND SSD，很多时候也跟不上AI数据处理的需求。倪锦峰先生介绍到，无论用于哪个行业，人工智能的工作实际上主要由采集、准备、训练和推理四部分组成。每个部分需要读写不同类型的数据，工作负载也不尽相同，将给存储设备带来较大的挑战。
简单地说，在整个人工智能执行过程中，IO的需求是不可预测、复杂多变的，它读写的数据主要有三个重要的特点：

因此人工智能技术对存储性能的要求是很苛刻的，用户总是希望设备能满足高吞吐量和低延时的需求，总是希望更多的数据能够更加靠近处理器，以获取及时的传输、执行，但用户又会希望AI的基础设施投资成本能在可控的范围之内，可以说这是一台相互矛盾的需求

继续创新，符合人性化就成

因为智能的主力神经网络只有分类功能，分类过程不可逆，没办法保存信息。目前谁把信息生成做好了机器智慧马上就能出来了。
意识是记忆和模拟的闭环，做到这步就有智慧了，就是真的智能了

我觉得一是要大幅度低成本的提升硬件性能，让人工智能能更加深入大家生活；二是要整明白目前最流行的深度学习的原理。

		自动登录	找回密码
密码			立即注册

目前人工智能的发展遇到了瓶颈，未来人工智能发展出路在哪里？

相关问题更多>

最新回答