Ⅰ 如何理解目前圖像處理，人工智慧等技術不斷高速發展

這其實可以從應用角度來看。
當前越來越多的行業尋求智能化，智能化的一個方法就是通過圖像處理，再高一層就是人工智慧來模擬人的思維方式和行為方式，從而解決以往必須需要人參與才能解決的問題。注意，這有別人機械化，機械化是有固定的執行路線的。
應用的需求驅動著技術的進步，當然硬體的提升也促進了圖像處理，人工智慧技術的發展。因此，技術的發展一般依賴於需求的發展。

Ⅱ 數字圖像處理的發展趨勢

數字圖像處理（digital image processing）是用計算機對圖像信息進行處理的一門技術，使利用計算機對圖像進行各種處理的技術和方法。
20世紀20年代，圖像處理首次得到應用。20世紀60年代中期，隨電子計算機的發展得到普遍應用。60年代末，圖像處理技術不斷完善，逐漸成為一個新興的學科。利用數字圖像處理主要是為了修改圖形，改善圖像質量，或是從圖像中提起有效信息，還有利用數字圖像處理可以對圖像進行體積壓縮，便於傳輸和保存。數字圖像處理主要研究以下內容：傅立葉變換、小波變換等各種圖像變換；對圖像進行編碼和壓縮；採用各種方法對圖像進行復原和增強；對圖像進行分割、描述和識別等。隨著技術的發展，數字圖像處理主要應用於通訊技術、宇宙探索遙感技術和生物工程等領域。
數字圖像處理因易於實現非線性處理，處理程序和處理參數可變，故是一項通用性強，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術。主要用於圖像變換、量測、模式識別、模擬以及圖像產生。廣泛應用在遙感、宇宙觀測、影像醫學、通信、刑偵及多種工業領域。
遙感影像數字圖像處理的內容主要有：①圖像恢復。即校正在成像、記錄、傳輸或回放過程中引入的數據錯誤、雜訊與畸變。包括輻射校正、幾何校正等；②數據壓縮。以改進傳輸、存儲和處理數據效率；③影像增強。突出數據的某些特徵，以提高影像目視質量。包括彩色增強、反差增強、邊緣增強、密度分割、比值運算、去模糊等；④信息提取。從經過增強處理的影像中提取有用的遙感信息。包括採用各種統計分析、集群分析、頻譜分析等自動識別與分類。通常利用專用數字圖像處理系統來實現，且依據目的不同採用不同演算法和技術。
數字圖像處理概述
數字圖像處理發展概況
數字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號並利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發明了用於頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根據人的頭部截面的投影，經計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研製出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。與此同時，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視並取得了重大的開拓性成就，屬於這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智慧、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。人們已開始研究如何用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其後十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。
數字圖像處理主要研究的內容
數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面： 1) 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。 2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。 3) 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 4) 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 5) 圖像描述圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6) 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
數字圖像處理的基本特點
（1）目前，數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低解析度黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高解析度彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。（2）數字圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。（3）數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）由於圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背後部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智慧中正在致力解決的知識工程問題。（5）數字圖像處理後的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由於人的視覺系統很復雜，受環境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什麼是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關系，優先敏感的結構、屬性和時間特徵等，這些都是心理學和神經心理學正在著力研究的課題。
數字圖像處理的優點
1. 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。 2．處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。 3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式後，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，採取相應的圖像信息採集措施，圖像的數字處理方法適用於任何一種圖像。 4．靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由於圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。
數字圖像處理的應用
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。 1）航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了上面介紹的JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。 2）生物醫學工程方面的應用數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。 3）通信工程方面的應用當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為復雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須採用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網路編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。 4）工業和工程方面的應用在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。其中值得一提的是研製具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業生產帶來新的激勵，目前已在工業生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。 5）軍事公安方面的應用在軍事方面圖像處理和識別主要用於導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。 6）文化藝術方面的應用目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的製作，電子圖像游戲，紡織工藝品設計，服裝設計與製作，發型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。

Ⅲ 人工智慧的發展趨勢及未來

1，基於抽象概念的邏輯推理，就像我能根據文字來了解你的意思，我們的邏輯思維可以建立在抽象的名詞，動詞，形容詞上，機器能理解這些意思而不是檢索資料庫來回答。
2，根據經驗的判斷力，就好像我們有自覺一樣，我們可以預感某些事情，可以在陌生的環境下根據經驗來適應環境。
3，機器情感，情感很難定義，比如你每天和你女朋友相處2小時，情感+5分，呵呵，罵人情感-2，打人-10……

未來可以依靠人工智慧設計更加高級的人工智慧，也就是說，機器開始進化，並且這個速度很可能超越人類。不過我們也可以利用機器代替人類從事腦力勞動，人類的科技會飛速發展，不過那樣人類會不會成了懶惰的傢伙？

個人觀點，僅供參考

Ⅳ 人工智慧未來發展趨勢有那些

其實人工智慧的未來的發展領域還是非常的強的，他的趨勢也是非常的廣泛的。
隨著人工智慧的應用，將越來越深入和廣闊，它將覆蓋人們生活的方方面面，人工智慧將是新生產力的代表，它的發展將不以任何人的意志為轉移，人工智慧等新技術的大量涌現，將帶來人類生產力的極大提升，而由此引發一種新的威脅，少數人將成為超人，擁有近乎無限的資源，大部分人可能淪為一種新的階層—無用階層，這個階層既無經濟價值、也無話語權，他們只負責吃喝玩樂和活著。
人工智慧的發展將是一定的，但發展方向和對人類的影響則是未知的，人類的很多工作被取代後，我們就該想想更艱難的工作了。未來的人工智慧將是非常發達的，同時隨著人工智慧技術的發展與各種高科技技術的融合，人與工智機器能將更多體現在同質化，生物機器人也會，同時也會有更多的生物機器人，將改變經濟結構以及創新發展。人類要更加關注智能機器的自我完善，不能起越威脅人類生存的底線。
事實上，人工智慧在上世紀80年代就已經被炒起來了。近年來由於物聯網技術的發展、為計算機提供了感知世界的介面，而物聯網上積攢的數據進而可以傳到電腦端。而大規模並行計算的可能是人工智慧得以實現的前提。大數據處理和深度學習技術也為其發展提供了可能。
此前阿爾法戰勝頂尖圍棋高手，就是人工智慧的勝出。但是這種技術本質上其實還是機器學習和概率疊加的結果。一般情況下，機器學習了現實中的多種情況，就可以為某種問題給出准確率較高的答案。而如今在物流領域，採用人工智慧技術可以迅速的將物流包裹分揀，而騰訊也有自己的寫稿機器人，可以比人類更迅速完成稿件。很多人會考慮到一點，人工智慧發展下去，那麼人類是不是失業率會越來越高。
這種說法也多次被大佬提及。但是人工智慧技術真的會如預言中那樣取代人類么？或許還需要一段時間。縱觀人工智慧做的工作，更多的是重復性工作，而一旦到了需要個性化定製的時候，人工智慧往往沒有人更親民、更人性化。但技術的發展實際上是可以將將人類從紛繁復雜的工作中解放。

Ⅳ 哪些屬於人工智慧技術與應用發展趨勢

1、更聰明的機器人
IBM科研部的認知計算副主管巴納瓦很期待看到人工智慧技術能夠嵌入到更多的機器人與設備中。IBM正在利用機器學習演算法訓練機器人更好地將合適的姿勢、音調與語句結合。該公司的人工智慧技術已經被載入於其他公司生產的機器人上，例如軟銀的禮賓與銷售助理機器人佩珀。機器學習演算法能夠幫助機器人學習更好地導航（自動駕駛），並且與諸如仿生眼睛等機器人設備結合。
2、更快的分析
機器學習演算法的一個關鍵應用就在於數據分析。視覺數據分析的進步以及速度的加快將會跨越不同的領域帶來廣泛的影響。巴納瓦在郵件中寫道：「人工智慧在理解圖像方面的技術大大加強，這包括對於例如目標、人和地點等特殊元素的文本和意義等。」而擴大視覺分析影響的一個關鍵領域便是醫療體系，巴納瓦特意指出，人類工作者需要處理海量的視覺信息，她同時也舉了這樣一個例子：一個放射科醫生每分鍾需要對16張放射相片做出診斷。根據研究，加快數據處理的速度會大幅提升2016年人工智慧在商業中的表現。分析師霍普金斯寫道：「機器學習將會取代手動數據處理與數據監管等累活臟活，節省下的時間又可以促進數據策略的發展。」
3、更自然的互動
用來處理語言的機器學習演算法的提升會讓人們與計算機之間的交流更加容易。微軟雷德蒙德實驗室研究員兼管理主任霍維茨說，虛擬助手（如Siri與Cortana）會變得「非常有幫助」。阿魯達是人工智慧律師初創公司ROSS的CEO，他說：「一直以來，我們都是基於計算機的語言跟它們進行交流，這正是我們需要跨越的一步」。他提出自然語言處理的進步會在明年開始顛覆這樣關系。
4、更微妙的恐懼
在聊到人工智慧時，你可能會聽到有人提到《終結者》系列。特斯拉CEO伊隆·馬斯克用這部電影表達了他關於AI技術走向失控的恐懼。「有電影就講過這個，你知道，像《終結者》。」——《衛報》在2014年引用的馬斯克原話。
「可能會帶來一些糟糕的結果。而我們應該確保結果是好的，而不是壞的。」12月，馬斯克加入了科技大亨們組成的團隊，投資了新創立的非營利組織OpenAI。馬斯克與其他人的恐懼所帶來的風波逐漸消退，阿魯達認為關於所謂「邪惡AI」的說法將會在2016年變得更微妙。他還認為，電子設備里裝有AI，將變成一件理所當然的事，而不再那麼令人驚奇。「如果沒有AI元素，人們會認為這個機器太傻了。」
5、更熱火朝天的競爭
在11月，谷歌開源了它的開源機器學習框架Tensorflow。幾個星期後，Facebook也開源了BigSur的設計，這是這家公司AI演算法運行的計算機伺服器。阿魯達認為隨著2016年的到來，我們將看到與上述公司差不多的行為。
谷歌、Facebook、微軟、IBM、阿魯達的公司ROSS正在彼此競爭人工智慧的領導地位。「這是一場天才間的戰爭，」阿魯達評價道。為創業公司與研發者推出開源工具並不是競爭升溫的唯一區域。谷歌、Facebook與蘋果都在AI虛擬助手這片領域上宣布了自己的領土，想要從搜索引擎與電子商務市場中分得自己的一杯羹。
6、中國的機器人變革
中國已經開始著手嘗試在工廠中使用先進的製造型機器人了。這將讓製造業變得更有效率，幫助維持製造業的龍頭地位。這一項目要求更加先進、性價比更高的機器人，而世界各地的經濟和技術也會受到影響。
中國對於技術引起的劇變並不陌生，而且已經在機器人技術方面進行了大量投資。然而新一輪機器人變革的規模將會是史無前例的。廣東省已經決定投資1540億美元來安裝機器人。僱用了大量工人來組裝蘋果手機一類產品的富士康表示，在接下來幾年裡，其公司將會安裝超過100萬台的機器人。
7、更智能的學習
機器人已經非常擅長精確的重復性工作，但大部分仍然笨得像塊石頭。這也是為什麼機器人通常只用於那些經過精確設計的情況。這也解釋了它們為何無法輕易地接受新任務，或者在不熟悉、不確定的情況下無法正常工作。然而，事情總是在變化，感謝新一代的技術與演算法，能夠使機器人學的更快更好。
機器學習有很多種方法，有些已經在研究室里表現出了非常明顯的效果。尤其是有一種方法對工業機器人產生了重大影響，即深度學習可以去51cto學院看看，這種方法採用大型模擬神經網路，在訓練機器人理解圖片、視頻和聲頻內容的方面不可或缺。而部分公司意圖使用這一方法來訓練機器人觀看、抓取和推理。
8、知識共享
今年值得期待的另一趨勢就是機器人彼此分享它們獲取的知識。一旦機器人能夠從其他機器人的工作中獲取利益，就會加速學習過程。另外，通過那些能夠將信息上傳至不同系統的有效方法，即使兩個完全不同的機器人也能夠教會彼此如何識別一個特定物體或執行一項新任務。
目前幾個正在實施的項目旨在提供簡單有效的方法來使機器人通過互聯網獲取知識。不難想像將這一切應用於工業環境下（比如那些識別或抓取不同物體的任務）會有怎樣的結果。
9、機器人會有更多個性
今年也會有一些個性化的機器人首次亮相，看到它們如何被人類接受也會是件有趣的事。隨著硬體越來越便宜，軟體功能越來越強大，不難想像為什麼有人認為此時正是機器人家庭助手出現的最佳時機。
然而，讓機器人有真正的個人觸感並不容易。一些原型機讓人感到失望，而那些所謂的成功原型機也不過只有一些有限的角色，像是會議模式或者問候模式。即使是非常有限的場景，這些機器人也需要非常仔細的設計和編程，以便能夠表現正確的社交和情感。
10、無人機時代
美國聯邦航空管理局在2015年年底發布了注冊無人機的規章制度，同時正在測試無人駕駛自動化空中交通管制的技術。
雖然你可能不會立即看到天空滿是無人機，但盡可以期待在很多行業里將會有更加智能、更加自動化的無人機得到測試，特別是自動監控和偵測能夠得到有效應用的行業。而如果像是亞馬遜、谷歌類的公司找到了自己的方法，可能下一年的節日禮物就是由這些在空中飛來飛去的無人機來送貨了。

Ⅵ 人工智慧發展現狀和趨勢如何

人工智慧的發展現狀處於成長期，由於相關人才的數量比較少，人工智慧的人才市場處於空缺，出現了供不應求的狀況。加之國家發布相關政策促進人工智慧的發展；一些省份也比較重視人工智慧的發展

Ⅶ AI人工智慧在2020年的7個發展趨勢

隨著對其他AI應用程序需求的增長，企業將需要投資有助於其加快數據科學流程的技術。然而：實施和優化機器學習模型只是數據科學挑戰的一部分。
實際上，數據科學家必須執行的絕大多數工作通常與ML模型的選擇和優化之前的任務相關，例如特徵工程-數據科學的核心。以下是2020年AI需要注意的一些趨勢：
1.人工智慧和更好的醫療保健
人工智慧實際上將改變患者的治療方式。AI可以在更短的時間內以較少的成本執行許多任務，並簡化了患者，醫生和醫院管理人員的生活。MRI，X射線機和CT掃描儀的功能無可爭議。機器人醫生正在通過使手術更清潔，更精確來逐步佔領手術現場。與皮膚科專家相比，人工智慧已經能夠更准確地檢測皮膚癌，因此通過賦予人工智慧，疾病檢測將更加准確。
2.量子計算將向人工智慧附加費
2020年值得關注的另一趨勢將是量子計算和AI的進步。量子計算有望徹底改變計算機科學的許多方面，並有望在未來增強AI。它旨在極大地提高我們生成，存儲和分析大量數據的速度和效率。這對於大數據，機器學習和AI認知可能具有巨大的潛力。通過大幅度提高篩選速度並理解海量數據集，人工智慧和人類應會受益匪淺。它甚至可能引發新的工業革命。只有時間會給出答案。
3.計算機圖形學將從人工智慧中受益匪淺
2020年值得關注的趨勢之一將是在計算機生成的圖形中使用AI的進步。對於更逼真的效果（例如在電影和游戲中創建高保真環境，車輛和角色）而言，尤其如此。在屏幕上創建逼真的金屬副本，木材或葡萄皮的暗淡光澤通常是非常耗時的過程。對於人類藝術家，它也往往需要大量的經驗和耐心。各種各樣的研究人員已經在開發新方法來幫助AI做繁重的工作。AI正在用於改善光線追蹤和柵格化等功能，以創建一種更便宜，更快捷的方法來渲染計算機游戲中的超真實感圖形。維也納的一些研究人員在藝術家的監督下，他們還在研究部分或全部自動化流程的方法。使用神經網路和機器學習從創建者那裡獲取提示，以生成示例圖像以供批准。
4. AI和Deepfake變得更加真實
Deepfakes是近年來出現了巨大進步的另一個領域。2019年，許多社交媒體網路都傳播了大量的虛假信息。但是隨著時間的流逝，這項技術只會變得更加復雜。這為可能在現實世界中損害或破壞人們聲譽的一些令人擔憂的後果打開了大門。隨著Deepfake越來越難以與真實錄音區分開來，我們將來如何判斷它們是否為假冒產品？這非常重要，因為深造品很容易被用來散布政治錯誤信息，公司破壞甚至是網路欺凌。谷歌和Facebook一直試圖通過發布數千個Deepfake視頻來教導AI如何檢測它們來克服這一問題。不幸的是，似乎他們有時也難過。
5.人工智慧和自動機器學習（AutoML）
數據預處理，轉換AutoML具有執行ETL任務的能力，很可能在2020年變得更加流行。AutoML技術可以自動進行模型選擇，超參數優化和評分，而其他雲提供商已經提供了「自動駕駛」替代服務。
6.人工智慧和聯合機器學習
早在2017年，Google引入了分布式學習的概念，該方法使用分散的數據對模型進行部分或全部訓練。考慮考慮在計算機上訓練基準模型，然後將模型交付給最終用戶，最終用戶可以訪問數據（在他的手機，筆記本電腦，平板電腦上），這些數據用於微調和個性化模型。一旦基線模型滿足某些要求，就可以將模型交付給客戶端，客戶端最終將對其進行培訓，而無需與外部參與者共享任何用戶數據。
7.人工智慧和安全性高級生物識別服務
人工智慧人工智慧已成為我們生活的基本方面，並通過機器展示了智能。當與生物認證數據一起使用時，它可以提供真正的認證解決方案，從而使網路罪犯難以上當。AI正在增強生物識別ID驗證，以提高安全性。的確，將來可以確定一個人是否受到創傷或憤怒。到2020年，這一創新技術將以可靠和更高的精度得到擴展。

Ⅷ 人工智慧的應用前景如何

據統計，2010年全球人工智慧和機器學習領域獲得的風險投資還不足5億美元，而2017年這一領域的投資額已經超過108億美元。2017年因此也被稱為世界人工智慧「元年」。

此外，據國家統計局最新數據，截至2017年底我國60周歲及以上人口有2.4億，占總人口的17.3%，其中65周歲及以上人口1.6億人，占總人口的11.4%。我國社會老齡化程度不斷加深，勞動力紅利將消失，而人工智慧可以作為新的生產要素，彌補勞動力比例的不足。

Ⅸ 人工智慧未來發展趨勢怎樣

誕生1940s-1950s
1950 阿蘭·圖靈（Alan Turing）發表論文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，預言創造出具有真正智能的機器的可能性，提出圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，則稱這台機器具有智能。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1951 馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）打造了第一個人工神經網路。
1956 約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出「AI」術語。此次會議也被視為人工智慧正式誕生的標志。
發展1950s-1960s
1956年，達特茅斯會議之後的十幾年是人工智慧的黃金年代。
1957 弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器「perceptron」，成為後來許多神經網路的基礎。
1958 約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發編程語言Lisp，至今Lisp仍是人工智慧研究中最流行的編程語言。
1959 約翰·麥卡錫提出「AdviceTaker」概念，這個假想程序可以被看作第一個完整的人工智慧系統。
1964 丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）開發了一個自然語言理解程序「STUDENT」。
低谷1960s-1970s
20世紀60年代中期，人工智慧開始遭遇批評，研