發布日期：2022-10-09 點擊率：37
在這篇文章中，小編將對人工智能的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。
一、人工智能會替代人類嗎
今天的人工智能沒有很多文學作者，或者很多文藝青年，還有很多科幻電影想象的那樣神奇。實際上今天的人工智能嚴格來說計算機是沒有產生思維的，更不可能產生意識，沒有意識也談不上情感，所以大家所擔憂的像《終結者1、2》里面的機器毀滅人類的世界，大家都覺得還是很遙遠。
我舉個例子，我在伯克利跟他們交流，今天所謂的人工智能只是叫新瓶裝舊酒，換句話說就是計算機計算能力的增強，使得過去的算法有了很大速度的提升;今天的互聯網和手機的接入采集了大量的數據，然后用深度學習的算法，在大數據的基礎之上，實際上是能夠讓計算機在某些領域產生了一些質的飛躍，比如說在圖象識別方面，現在計算機你給它看十萬張照片，都美女，再給它看一個新的照片，讓它判斷是不是美女。
我們現在已經在做這樣的事，現在每天有幾十萬主播到花椒平臺，靠人工給他打分，我發現真的來不及，而且打分標準不統一。我們就拿計算機自動打分，后來發現標準全都是錐子臉，計算機就把所有的錐子臉都定義成美女。
反過來，讓電腦去理解我們說的語言，我們說的話，能夠去做到真正的人機對話，到目前都做不到。所以你看到的Siri，為什么大家用一用就不用了?因為你再聊兩句就知道它不是真人，包括我們看到很多做人機對話的，并不是它多聰明，是因為它有很多對話語料，比如把你的對話摘出來是回答另一個人的問題，這并不是代表真正的人工智能。所以在這一點來說，今天的人工智能我覺得未來至少還需要五年到十年的發展。
二、人工智能將遇到哪些瓶頸
通過上面的介紹，想必大家已經知道，人工智能并不會代替人類。在這部分，我們主要來了解下人工智能將遭遇哪些瓶頸。
有學者總結，人工智能發展會面臨著一些瓶頸，其中包括語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。
語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據上下文或常識理解一些容易產生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點上仍然沒有顯著的突破。
可解釋性瓶頸是指人工智能過于依賴模型中已有的數據，缺乏深層學習能力的缺陷。人工智能很容易學習一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應對未知變量時，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機”。目前，已有學者提出可以使用對抗網絡與最優傳輸技術找到模型坍塌的原因，并提出改進模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進步。
可靠性瓶頸是指人工智能在系統可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設計可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規定的條件下，完成預定的功能。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應，很大程度上都要依靠自動駕駛系統的設計可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何。
最后，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。最后的最后，祝大家有個精彩的一天。
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