人工智慧發展慢
⑴ 人工智慧的發展會產生那些不好影響
人工智慧與機械不同，機械被製造出來是用來代替人類做重復單調的體力勞動的，目的是解放雙手，而人工智慧被製造出來是用來代替人類做復雜的腦力勞動的，目的是解放大腦。
明白這個道理後，我們不禁好奇，當大腦和雙手都被解放後，人類存在的意義是什麼？無盡地享樂？
⑵ 人工智慧分為幾個階段
歷史上，人工智慧的研究就像是坐過山車，忽上忽下。夢想的泡沫反復破滅，卻也推動著人工智慧技術的前進。
（1）AI夢的開始
1900年，世紀之交的數學家大會上面，希爾伯特宣布了數學界尚未解決的23個難題。
三十年代，圖靈設想出了一個機器——圖靈機，它是計算機的理論原型，圓滿地刻畫出了機械化運算過程的含義，並最終為計算機的發明鋪平了道路。
1945年，憑借出眾的才華，馮·諾依曼在火車上完成了早期的計算機EDVAC的設計，並提出了我們現在熟知的「馮·諾依曼體系結構」。
（2）AI夢的延續
1956年8月，在美國漢諾斯小鎮寧靜的達特茅斯學院中，約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智慧與認知學專家）、克勞德·香農（Claude Shannon，資訊理論的創始人）、艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計算機科學家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經濟學獎得主）等科學家正聚在一起，討論著一個完全不食人間煙火的主題：用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。
會議足足開了兩個月的時間，雖然大家沒有達成普遍的共識，但是卻為會議討論的內容起了一個名字：人工智慧。
（3）AI夢的快速發展
1976年，凱尼斯·阿佩爾（Kenneth Appel）和沃夫岡·哈肯（Wolfgang Haken）等人利用人工和計算機混合的方式證明了一個著名的數學猜想：四色猜想（現在稱為四色定理）。
1956年，奧利弗·薩爾夫瑞德（Oliver Selfridge）研製出第一個字元識別程序，開辟了模式識別這一新的領域。
（4）近些年AI的突破
2011年，谷歌X實驗室的研究人員從YouTube視頻中抽取出1000萬張靜態圖片，把它喂給「谷歌大腦」——一個採用了所謂深度學習技術的大型神經網路模型，在這些圖片中尋找重復出現的模式。三天後，這台超級「大腦」在沒有人類的幫助下，居然自己從這些圖片中發現了「貓」。
2013年1月，網路公司成立了網路研究院，其中，深度學習研究所是該研究院旗下的第一個研究所。
這些全球頂尖的計算機、互聯網公司都不約而同地對深度學習表現出了極大的興趣。
⑶ 「矽谷精神佈道師」皮埃羅為什麼會認為，人工智慧還是來得太慢了
對話世界人工智慧先驅、「矽谷精神佈道師」皮埃羅·斯加魯菲
皮埃羅·斯加魯菲（PieroScaruffi）是全球人工智慧及認知科學專家，被譽為「矽谷精神佈道師」。是哈佛大學、斯坦福大學、加州伯克利大學客座教授。
皮埃羅·斯加魯菲：先告訴你我的結論，現在的人工智慧研發大概還處於「石器時代」吧。
對於這個問題，你必須明確人們所說的「人工智慧」是什麼，定義的邊界在哪裡？
人工智慧是一個非常迷人的研究領域，我所知道的人工智慧是計算數學（Computational Mathematics)的一個分支。數學才是它真正的本源所在，而且它所應用的數學一點也不難。與我的大學論文所研究的理論物理方程相比，計算數學並沒有那麼復雜。然而不幸的是，它的發展仍處於「石器時代」，人類要見證機器超人工智慧時代的到來還很遙遠。
我認為，「人工智慧」這個詞這么受歡迎，是與其邊界定義模糊，可以帶給人們諸多想像是有關系的。
⑷ 人工智慧時代的到來，人工智慧未來有發展狀況嗎
隨著深度學習技術的成熟，AI人工智慧正在逐步從尖端技術慢慢變得普及。AlphaGo和人類的對弈，並不是我們以往所理解的電子游戲，電子游戲的水平永遠不會提升，而AlphaGo則具備了人工智慧最關鍵的「深度學習」功能。AlphaGo中有兩個深度神經網路，Value Networks（價值網路）和 Policy Networks（策略網路）。其中Value Networks評估棋盤選點位置，Policy Networks選擇落子。這些神經網路模型通過一種新的方法訓練，結合人類專家比賽中學到的棋譜，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中進行強化學習。也就是說，人工智慧的存在，能夠讓AlphaGo的圍棋水平在學習中不斷上升。
人工智慧的技術應用主要是在以下幾個方面：
自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（圖像識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習和機器人學。按照技術類別來分，可以分成感知輸入和學習與訓練兩種。計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理感測等方式，獲得音視頻的感知輸入，然後從大數據中進行學習，得到一個有決策和創造能力的大腦。
從上世紀八九十年代的PC時代，進入到互聯網時代後，給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網路信息獲取渠道從PC轉移到移動端後，萬物互聯成為趨勢，但技術的限制導致移動互聯網難以催生出更多的新應用和商業模式。而如今，人工智慧已經成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術，將成為未來10年乃至更長時間內IT產業發展的焦點。
人工智慧概念其實在上世紀80年代就已經炒得火熱，但是軟硬體兩方面的技術局限使其沉迷了很長一段時間。而現在，大規模並行計算、大數據、深度學習演算法和人腦晶元這四大催化劑的發展，以及計算成本的降低，使得人工智慧技術突飛猛進。
⑸ 人工智慧未來的發展趨勢
要說最近幾年最火熱的詞是什麼，那應該就是人工智慧了。人工智慧的概念早在1956年就提出，經過幾十年的發展，才真正地走進人們的生活中，相信大家都能從自己的生活中體驗到人工智慧為我們帶來的便利，而現在，人工智慧的發展其實並沒有多麼完善，今後人工智慧的發展還會持續高速的繼續，那麼人工智慧未來的發展趨勢都有哪些呢？
一、人工智慧技術大規模應用，人工智慧產品全面進入我們的生活
關於人工智慧產品，大家最熟悉和了解的應該就是我國通訊行業的巨頭——華為公司自主研發的AI晶元了，而由蘋果公司推出的iPhoneX系列手機搭載的也是AI智慧晶元，我們的生活正在慢慢的出現更多的人工智慧產品。經常刷抖音的朋友應該都被那些銀行服務廳里的智能機器人給吸引了吧，而人工智慧應用在這些方面，只是我們生活的冰山一角，為了，人工智慧將會更多的應用到商業，由商家開發的人工智慧產品也將會充斥在我們生活的每個角落。
二、人工智慧成為一種可購買的智慧服務
人類研究人工智慧，歸根究底還是要為人類服務，人工智慧和不同行業的結合發展，能讓我們的生活變得更加的方便，或者說「懶」，這就跟人類使用工具一樣，其本質都是「偷懶」和高效。相信去年春節期間網路研發的無人駕駛汽車大家都見識過了，對於人工智慧的可應用來說，這只是其中之一，在未來，當讓觀眾大規模的應用到我們生活的各個方面的時候，我們就可以通過購買的方式來享受人工智慧帶給我們的服務。想像一下，開車的時候睡著了卻仍然能到達目的地，是不是很刺激呢？
三、人工智慧取代人力，對全球的經濟產生影響
說到人工智慧，大多數人都是比較期待的，當然也有少數人會懷著擔憂的心態看到它，因為人工智慧的發展，讓我們看到了人工智慧的高效和服從，那麼在未來，當人工智慧的發展進入到一個全新的領域階段，它是不是就能夠取代現在一些行業所需要的人工勞動呢？如果是的話，那麼將會有大面積的失業問題出現，因為人工智慧的發展，能夠在短時間內對其進行量產，這樣就會有很多人下崗，對全球的經濟和社會來說，影響都是巨大的。
人工智慧的發展勢不可擋，現在的人工智慧已經為我們的生活帶來了不少的便利，但隨著技術的持續發展，人工智慧究竟會為我們帶來什麼樣的影響是不好預計的，可以預料的是，我們會因為人工智慧的飛速發展而享受更多更好的服務，但會不會產生壞的影響，小編只能說，這個問題就要交給未來決定了。
⑹ 為什麼最近200年科技飛速發展，在過去五千年卻發展緩慢
首先要明確，在過去幾千年的發展史上，人們的創造能力並不比現在弱，甚至比現在強，比如以前的火葯、造紙術等等。其次，我們的科技在近十幾年會進入一個瓶頸期，而這個期限會持續幾十年，這個階段甚至會出現負增長。
科技的定義，並不是現在我們看到的比如互聯網、人工智慧這么相對片面的說法，它不僅僅是這個時代的產物，而是起到一個改變時代作用的東西。
雖然最近幾百年科技發展速度高於過去幾千年，但也是帶來了許多不可逆的壞影響。比如海洋污染、空氣污染、化學污染等等，而這些會危害到人類現在生存的環境。我們在快速發展的途中，丟失和毀壞了很多東西，希望未來能夠重視。
⑺ 人工智慧在未來發展的狀況
人工智慧是這幾年發展迅速的一項科技，一直都是很受關注。我國社會經濟發展迅速，最簡單的計算機網路技術已經進入了很多行業，並且推動這些行業的進步與發展。我們現在說的人工智慧是一種現代化的技術，例如我們用的手機和家裡的智能電視，這都是屬於人工智慧，還有許多方面都引用了這項技術。
人工智慧現在正漸漸進入我們生活，它也為我們的生活，學習，工作，帶來了諸多便利，有報告說在未來的十年，人工智慧將完全進入我們的生活，變得無處不在。同時，許多擔憂與不安在社會群體里迅速蔓延，有種叫做未來的東西讓人們陷入這種不安，現在問題來了，這項技術究竟是裝了災難的潘多拉魔盒呢，還是人類進入高級文明的電梯呢，這些問題目前我們不知道從何而知，但是，盒子已經打開了，電梯也正在進行中，我們只有慢慢的等待。
有人說，在未來的2到5年裡，首先勞動密集型產業會出現大規模失業，如果人工智慧技術的使用成本比雇傭人才的成本低，那商家也會為了收益去淘汰一些勞動力。在現代社會的殘酷競爭下，這也是必然的。例如現在的物流行業，在一些發展快的城市裡，已經採用了無人倉庫管理與機器人會自動分揀快遞，如果人工智慧發展在快一點，甚至還有其餘的快遞工作也將會被取代。就中國現在的發展水平來看，許多產業過渡可能都會受到人工智慧的沖擊，但是在一些中小型國家，例如東南亞國家的一些地區，發展較慢，廉價勞動力的好處還是存在很多，而這些國家受到的沖擊會較小一些。
⑻ 人工智慧開發的瓶頸是什麼
新年剛過，各大獵頭公司就在拚命的尋找人工智慧方面的人才，可以看得出，2018年人工智慧會更加的火爆。
不過人工智慧火爆歸火爆，但通往人工智慧之路並不平坦。
當前我們處於弱人工智慧時代，仍然有大量的技術問題亟待突破，更別提下一個階段的發展了。
當然，有人說，一切待量子計算機出現後，將迎刃而解，不過，量子計算機何時才能出現呢？
⑼ 人工智慧的發展可分為幾個階段
說起當下熱議的人工智慧，不得不提到風光無二的AlphaGo。戰勝世界圍棋冠軍李世石，引起了人類對人工智慧的興趣。而人工智慧的概念，其實早有提出。
3）1993年-至今
之後以神經網路技術為代表的AI技術逐步發展，人工智慧開始進入緩慢發展期。1997年深藍戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，使得AI再次被熱議。而隨著現在科技的快速發展，硬體成本不斷降低，數據量積累不斷增大，AI技術不斷成熟，人工智慧又開始進入爆發期。各種人工智慧產品開始如雨後春筍，不斷的發展壯大起來。