人工智慧發展難
① 人工智慧的發展主要受到哪些阻礙
人工智慧最主要的阻礙是基礎
就是人對智能的理解優先，因此難以量化成機器實現的代碼。 目前主要是靠數據來學習模擬效果
另外人工智慧發展主要受政策影響， 因為AI發展太好，很多人要失業的
② 人工智慧的發展會面臨哪些問題
隨著人工智慧在最近這幾年愈演愈烈，各大公司紛紛投向人工智慧行業，國內外多家公司都加入了人工智慧俱樂部。在國內，像網路、阿里巴巴; 在國外，像微軟、谷歌、Facebook等。一場人工智慧技術的挑戰已經開始。人工智慧技術的發展前景廣闊啊，但是就目前來說人工智慧領域也面臨著不小的挑戰和難題。
讓機器理解人類自然語言
雖然人工智慧發展很快，人工智慧學術進步，一些人工智慧擁有深度學習演算法，擁有較強的語音識別和圖像識別能力。但是人工智慧還不能真正地理解我們所看、所說、所思、所想，就特么像個弱智。所以說，人工智慧的發展面臨瓶頸，如何讓機器擁有常識，熟悉我們的思維世界，這將是一項技術難題。國外,比如Facebook研究人員試圖通過讓機器觀看視頻來讓機器學習和理解現實世界。
硬體技術與軟體技術發展的差距
現在的硬體技術發展可以說相當迅速，但是我們的社會生活中還沒有普遍使用機器人助手。很大程度上是因為相關軟體技術的不成熟，使得機器缺少一個系統性的思維過程去指揮復雜的組織結構。目前人們已經開展了在這方面的研究，使機器在模擬世界中訓練來加速機器學習。
防範人工智慧被"暗箱操作"
我們知道只要是人設計出來的軟體就會有各種各樣的漏洞，人工智慧也不例外。這樣會導致黑客的攻擊行為，通過使用各種小把戲來欺騙人工智慧。而且這種漏洞一旦被居心叵測的人發現，這傢伙就會利用人工智慧進行破壞行動，後果可想而知。比如說，2016總統大選期間，俄羅斯的"假訊息活動"就是人工智慧強化的信息站的一個預演。
讓人工智慧做個"好人"
有人可能認為我們生活中可能很少看見人工智慧，但是人工智慧就在我們身邊。就比如說我們的手機，手機上有許多關於人工智慧的軟體，像siri、Alexa、微軟小冰、淘寶個性化推薦、滴滴智能出行、今日頭條新聞智能推薦、prisma人工智慧圖像處理等等。但是隨著人工智慧的發展，人們擔心人工智慧可能會帶給我們的傷害。在2017年的網路入侵防護系統機器學習會議上，人們就在討論如何將人工智慧技術控制在安全和人類倫理道德范圍內，換句話說，就是讓人工智慧成為一個"好人"，能確保人工智慧技術能在關鍵行業能起到公正的決策。就如何讓人工智慧保持美好的一面。微軟、谷歌、Facebook和其他公司都在討論這樣的話題。像"人工智慧合作"一個新型非盈利組織、"人工智慧道德與行業管理基金"、紐約大學一個新的研究機構AI Now都在這方面做出了努力。AI Now最近發布報告，呼籲各國政府在刑事司法或福利等領域應堅決放棄使用不接受公眾審查的"黑箱"演算法。
③ 人工智慧發展的最大障礙是什麼
人工智慧發展的障礙主要有三個，技術、法律和倫理。
技術肯定是最大的障礙，很多人將人工智慧稱之為人工智障，就是由於AI技術還處在發展的初級階段，很多技術還遠遠談不上智能，只能算是稍具智能的自動化罷了。
技術的發展需要時間的積累，是不能一蹴而就的，需要時間、資本、人才和政策的綜合作用。目前世界上很多國家都將人工智慧作為國家級戰略，就是在加大政策支持力度和資本支持力度，從而引導更多的優秀人才進入這個領域，剩下的就看時間站在誰的一邊了，但至少目前看，在人工智慧領域，基本上是中美兩個玩家一統天下了。
根據西方的觀點，人是上帝創造的，是上帝造出來放在伊甸園內的“人工智慧”機器，但忽然有一天這個機器人亞當和夏娃偷吃了蘋果，有了羞恥心，有了獨立意識，於是就被上帝趕出了伊甸園。那麼我們的人工智慧會不會有一天也會這樣。畢竟我們沒有“上帝”那麼強大的法力，會不會被我們所造的機器人給消滅掉？這一直是機器人陰謀論者的最大擔心。
④ 為什麼說人工智慧工作前景越來越嚴峻了
說人工智慧工作前景越來越嚴峻了是因為以後人們會越來越了解人工智慧，所以需要很嚴格的控制好，所以說是前景越來越嚴峻了，因為認知的人多了。
一位美國科學家曾經說過，當一台行為簡單的機器被人類理解時，我們仍然可以控制它。但是，如果一台機器有自己的意識，或者產生了比人類智能更強大的智能，那麼它就會反抗人類，從而使人類的地位大大降低。而人工智慧有其自身的思維，那麼它就會不斷地繁殖和發展，這可以說是不可能消除的。
⑤ 人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景
中國人工智慧已經以雷霆萬鈞之勢沖進了我們的生活。除了智能機器人，還有智能家居、無人駕駛汽車、「刷臉」支付……人工智慧的爆發式發展離不開國家政策的支持。
智能家居
超1000億元市場待挖掘
2017年人工智慧市場規模達295.9億元，與《新一代人工智慧發展規劃》提出的2020年完成超過1500億元的目標相差甚遠，行業潛力巨大。（數據來源於賽迪網）人才缺口超過500萬
根據高盛發布的《全球人工智慧產業分布》報告統計，2017年全球新興人工智慧項目中，中國占據51%。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右。我國人工智慧的人才缺口超過500萬人。平均薪資
25800元/月
到2017年，人工智慧崗位平均招聘薪資已達2.58萬元，遠高於一般技術類崗位。五成職位招聘薪資突破3萬元，而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。（騰訊研究院《2017全球人工智慧人才白皮書》）就業范圍廣
學習人工智慧後可從事人工智慧開發工程師、演算法工程師、爬蟲工程師、數據挖掘/分析工程師、機器學習工程師、Web前/後端開發等職業。
2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，相關部委開始抓緊推進規劃的實施工作； 2017年10月，十九大將人工智慧正式寫進報告，在政策層面為國內AI產業發展提供了一項長期保障； 2017年11月，《新一代人工智慧發展規劃》啟動會上，首批4家國家創新平台確立；2017年12月，工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，相當於「行動書」出台。
⑥ 人工智慧大勢已來，未來發展會遇到什麼難關
先看一組數字：
1. 2020年我國人工智慧市場規模將達710億元
我國人工智慧產業雖然起步較晚，但以網路、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等為代表的企業已經開始大規模地投入和布局，產業投資和創業熱情高漲，技術研究、行業應用等快速發展。根據中國信息通信研究院的統計數據顯示，2017年我國人工智慧市場規模達到216．9億元，同比增長52．8％，預測2020年這一數值將增加到710億元。
2. 人工智慧輔助診斷全程不超過2分鍾
在醫療行業，醫學影像科是醫院診療系統中患者流量最大的科室之一，臨床診斷的70％依賴於影像。然而，放射科醫生4．1％的年增長速度遠遠趕不上影像數據30％的年增長率，這為影像人工智慧醫療產業升級提供了動力——數據顯示，智能醫學影像市場將以超過40％的增速發展。越來越多的醫院對人工智慧輔助診斷寄予厚望。在上海市第一人民醫院影像科辦公室內，放射科醫生會使用冠心病人工智慧輔助診斷系統，為患者診斷動脈狹窄的程度。與以往需要耗費大量時間處理書寫診斷報告不同，人工智慧輔助診斷系統可以快速三維建模、判斷狹窄程度、輸出結構化報告，全程不超過2分鍾。這款軟體由國內企業數坤科技自主研發，已經服務於全國百餘家醫院。
上面這組數字，已經明確展示了人工智慧未來的大發展，在數字經濟下，人工智慧作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。
不過，人工智慧與數據息息相關，受到數據約束。人工智慧產品的落地和聚焦領域的細分化，都對數據採集和標注提出了更多挑戰——這能回答樓主，未來人工智慧發展所需要解決的一個難關，就是數據關。
雲測數據認為，目前，AI只是處於「弱智能」階段，且大多隻聚焦於某一領域，通用型的AI尚處於研發階段，而且高度智能的「強智能」階段是否會到來、需要多久才能到來，一切尚都是未知數。人工智慧短期內一定會代替部分重復性勞動。AI本身其實帶有一種溫情和關懷，因為它代替的是高危和重復性勞動，這會節省很多人類的時間，讓人與人之間的交互模式產生很大改觀。而當前人工智慧亟待突破的一大瓶頸就是數據。數據量尤其是專用領域的數據數量和質量不夠，硬體工程化成本相對較高，缺乏應對場景等。
雲測數據認為，人工智慧的背後有數據、演算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，並且也相互制約的關系。其中，數據是人工智慧發展的基礎，沒有數據，再強的演算法也不可能有好的模型。「人工智慧產業化落地的關鍵就在於數據，演算法模型做得再好，數據從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓練成果。」
現在很多AI產品都處於落地階段，對於模型的精確程度要求非常高，對應的要求數據的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，AI公司用到的數據也從單一化向多模態轉變。以自動駕駛為例，從最早基於攝像頭做感知的方案，到引入激光雷達，到之後可能會引入更多其他感知設備來提升感知演算法。未來多感測器的解決方案將會普遍應用到我們所使用的AI產品中，它的感知模式將不僅僅是基於單一的圖像、聲音或文字，將會引入更多模態的數據。
為了演算法的提升，AI企業不僅需要定製化的數據採集來獲得長尾場景的數據；同時對於標注數據的精度也需要進一步提升。隨著應用場景的不斷挖掘，整個人工智慧行業未來會出現聚焦領域越來越細分化的趨勢。
目前AI在領域聚焦、細化、垂直化大趨勢下，對數據的要求也更高，雲測數據通過打造場景實驗室等方式，為AI企業提供定製化、高效、安全的數據採集標注服務。
⑦ 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？
⑧ 人工智慧技術發展有哪些難題
如果說發展遇到的難題，那是相當之多，投資、政策等因素。我們細化來說，人工智慧發展，有三大關鍵要素：演算法、算力和數據。其中，數據起著重要作用，早前哈佛商業評論的一份研究顯示，只有3%的公司數據符合基本質量標准，近一半的數據質量問題導致明顯的負面業務後果。
普華永道最新的一份報告指出，大型企業發現，多年來編制的劣質的客戶和商業數據可能使他們無法利用人工智慧和其他數字工具來削減成本，無法實現增加收入並保持競爭力。
這個問題在國內其實很普遍，帶來的後果也堪憂，糟糕的數據可能導致誤導性的結果。高質量數據對AI的意義所在，無論是業務，還是升維到人工智慧的發展進程，重要性不言而喻。AI數據服務也任重道遠。所有，只有高質量的數據，才能確保人工智慧快速發展！
從目前市場情況來看，幾家頗具代表性的數據服務商，以不同的姿態入場搶食，並在各自擅長的領域中開辟一番天地。其中，雲測數據就是其中一位實力玩家。雲測數據，通過為企業提供定製化場景採集模式以及高質量數據標注服務，為有更高數據標準的企業貢獻和輸出著他們的方案，並堅持自建數據標注基地和定製化場景實驗室，為企業提供最安全、最精準的全流程一體化的數據服務解決方案。
最後我想說，人工智慧的發展不僅僅是技術不斷攻堅克難，高質量的數據才能更好地為AI發展保駕護航！
⑨ 阻擋當今人工智慧發展最根本的難題或者困難是什麼
當今人工智慧還是建立在數學的基礎上,確切的說是概率論的基礎上. 龐大的參數群(千萬專,甚至上億屬)和隨機的擾動,使得計算機能夠得到貌似創造性的能力. 可是數學上要能夠求解的話總是要求有收斂性的性質(例如圍棋的收斂目標就很明確,自己的棋子數目盡量多就好了),不然千萬級的參數是萬萬沒法解得的,這導致藏在目前人工智慧貌似強大過人的思想的背後有非常大的局限. 它甚至難以用來推算數學本身.
人腦在大部分事情上並不是用數學的方法來思考的, 我們對腦的探索還有限,真正的人工智慧未必是數學,可能會是一門嶄新的前所未有的學科,我們現在還差的很遠.