人工智能的发展

[人工智能未来的发展前景怎么样]虽然“人工智能”（AI）已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行...+阅读

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种模拟人类智能的技术，指计算机程序通过模拟人类大脑的思维方式和行为，完成类似于人类智能的各种旦誉任务。

人工智能的发展始于20世纪50年代，当时，人们希望能够通过机器模拟人类的智能来解决各种问题，如自然语言处理、模式识别、图像处理等。随着计算机技术和机器埋尺学习算法的不断发展，人工智能已经取得了弯迟高很多突破，如机器翻译、语音识别、图像识别、智能驾驶等领域。

人工智能的发展有着广泛的应用和重要的意义。首先，人工智能可以帮助人类解决很多复杂和繁琐的问题，如自然语言翻译、图像识别、自动驾驶等，提高人类的工作效率和生活质量。其次，人工智能也可以帮助人类探索更深刻的科学问题，如人类大脑的认知机制、宇宙的演化规律等。最后，人工智能的发展也可以促进经济的发展，推动社会进步和创新，对人类社会的发展具有重要的战略意义。

当然，人工智能的发展也面临着一些挑战和风险，如数据隐私、道德和法律问题等。因此，在推动人工智能发展的同时，也需要考虑如何保护数据隐私和人类的安全和利益。

现在人工智能发展的如何

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷，国际的大型IT企业在不断收购新建立的公司，网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。另外，由于相关人才的数量比较少，而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：

一是智能化是未来的重要趋势之一。

1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。

2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要。

2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响

1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。

2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。

3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

人工智能的发展前景如何

现今的社会，我们已经生活在大数据、互联网加人工智能的现代化环境，人工智能必须是有发展前景的。因为人们对于机器的应用不再是要操作它，还要它自己工作，这在21世纪会体现的更加明显。而人工智能不是克隆，它需要具备机器化和可操作性，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究和实际的显示也就明显地告知了人们，人工智能是有发展前景的。还有一个方面可看到人工智能的发展前景，一开始研究人员解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。但是发现人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。

于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，就是要从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。实践中当我们发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。从以上的情况看，人工智能也绝对凸显它的发展优势。