人工智能发展难
① 人工智能的发展主要受到哪些阻碍
人工智能最主要的阻碍是基础
就是人对智能的理解优先，因此难以量化成机器实现的代码。 目前主要是靠数据来学习模拟效果
另外人工智能发展主要受政策影响， 因为AI发展太好，很多人要失业的
② 人工智能的发展会面临哪些问题
随着人工智能在最近这几年愈演愈烈，各大公司纷纷投向人工智能行业，国内外多家公司都加入了人工智能俱乐部。在国内，像网络、阿里巴巴; 在国外，像微软、谷歌、Facebook等。一场人工智能技术的挑战已经开始。人工智能技术的发展前景广阔啊，但是就目前来说人工智能领域也面临着不小的挑战和难题。
让机器理解人类自然语言
虽然人工智能发展很快，人工智能学术进步，一些人工智能拥有深度学习算法，拥有较强的语音识别和图像识别能力。但是人工智能还不能真正地理解我们所看、所说、所思、所想，就特么像个弱智。所以说，人工智能的发展面临瓶颈，如何让机器拥有常识，熟悉我们的思维世界，这将是一项技术难题。国外,比如Facebook研究人员试图通过让机器观看视频来让机器学习和理解现实世界。
硬件技术与软件技术发展的差距
现在的硬件技术发展可以说相当迅速，但是我们的社会生活中还没有普遍使用机器人助手。很大程度上是因为相关软件技术的不成熟，使得机器缺少一个系统性的思维过程去指挥复杂的组织结构。目前人们已经开展了在这方面的研究，使机器在仿真世界中训练来加速机器学习。
防范人工智能被"暗箱操作"
我们知道只要是人设计出来的软件就会有各种各样的漏洞，人工智能也不例外。这样会导致黑客的攻击行为，通过使用各种小把戏来欺骗人工智能。而且这种漏洞一旦被居心叵测的人发现，这家伙就会利用人工智能进行破坏行动，后果可想而知。比如说，2016总统大选期间，俄罗斯的"假讯息活动"就是人工智能强化的信息站的一个预演。
让人工智能做个"好人"
有人可能认为我们生活中可能很少看见人工智能，但是人工智能就在我们身边。就比如说我们的手机，手机上有许多关于人工智能的软件，像siri、Alexa、微软小冰、淘宝个性化推荐、滴滴智能出行、今日头条新闻智能推荐、prisma人工智能图像处理等等。但是随着人工智能的发展，人们担心人工智能可能会带给我们的伤害。在2017年的网络入侵防护系统机器学习会议上，人们就在讨论如何将人工智能技术控制在安全和人类伦理道德范围内，换句话说，就是让人工智能成为一个"好人"，能确保人工智能技术能在关键行业能起到公正的决策。就如何让人工智能保持美好的一面。微软、谷歌、Facebook和其他公司都在讨论这样的话题。像"人工智能合作"一个新型非盈利组织、"人工智能道德与行业管理基金"、纽约大学一个新的研究机构AI Now都在这方面做出了努力。AI Now最近发布报告，呼吁各国政府在刑事司法或福利等领域应坚决放弃使用不接受公众审查的"黑箱"算法。
③ 人工智能发展的最大障碍是什么
人工智能发展的障碍主要有三个，技术、法律和伦理。
技术肯定是最大的障碍，很多人将人工智能称之为人工智障，就是由于AI技术还处在发展的初级阶段，很多技术还远远谈不上智能，只能算是稍具智能的自动化罢了。
技术的发展需要时间的积累，是不能一蹴而就的，需要时间、资本、人才和政策的综合作用。目前世界上很多国家都将人工智能作为国家级战略，就是在加大政策支持力度和资本支持力度，从而引导更多的优秀人才进入这个领域，剩下的就看时间站在谁的一边了，但至少目前看，在人工智能领域，基本上是中美两个玩家一统天下了。
根据西方的观点，人是上帝创造的，是上帝造出来放在伊甸园内的“人工智能”机器，但忽然有一天这个机器人亚当和夏娃偷吃了苹果，有了羞耻心，有了独立意识，于是就被上帝赶出了伊甸园。那么我们的人工智能会不会有一天也会这样。毕竟我们没有“上帝”那么强大的法力，会不会被我们所造的机器人给消灭掉？这一直是机器人阴谋论者的最大担心。
④ 为什么说人工智能工作前景越来越严峻了
说人工智能工作前景越来越严峻了是因为以后人们会越来越了解人工智能，所以需要很严格的控制好，所以说是前景越来越严峻了，因为认知的人多了。
一位美国科学家曾经说过，当一台行为简单的机器被人类理解时，我们仍然可以控制它。但是，如果一台机器有自己的意识，或者产生了比人类智能更强大的智能，那么它就会反抗人类，从而使人类的地位大大降低。而人工智能有其自身的思维，那么它就会不断地繁殖和发展，这可以说是不可能消除的。
⑤ 人工智能专业的学习难度和将来的就业前景
中国人工智能已经以雷霆万钧之势冲进了我们的生活。除了智能机器人，还有智能家居、无人驾驶汽车、“刷脸”支付……人工智能的爆发式发展离不开国家政策的支持。
智能家居
超1000亿元市场待挖掘
2017年人工智能市场规模达295.9亿元，与《新一代人工智能发展规划》提出的2020年完成超过1500亿元的目标相差甚远，行业潜力巨大。（数据来源于赛迪网）人才缺口超过500万
根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右。我国人工智能的人才缺口超过500万人。平均薪资
25800元/月
到2017年，人工智能岗位平均招聘薪资已达2.58万元，远高于一般技术类岗位。五成职位招聘薪资突破3万元，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。（腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》）就业范围广
学习人工智能后可从事人工智能开发工程师、算法工程师、爬虫工程师、数据挖掘/分析工程师、机器学习工程师、Web前/后端开发等职业。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，相关部委开始抓紧推进规划的实施工作； 2017年10月，十九大将人工智能正式写进报告，在政策层面为国内AI产业发展提供了一项长期保障； 2017年11月，《新一代人工智能发展规划》启动会上，首批4家国家创新平台确立；2017年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，相当于“行动书”出台。
⑥ 人工智能大势已来，未来发展会遇到什么难关
先看一组数字：
1. 2020年我国人工智能市场规模将达710亿元
我国人工智能产业虽然起步较晚，但以网络、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等为代表的企业已经开始大规模地投入和布局，产业投资和创业热情高涨，技术研究、行业应用等快速发展。根据中国信息通信研究院的统计数据显示，2017年我国人工智能市场规模达到216．9亿元，同比增长52．8％，预测2020年这一数值将增加到710亿元。
2. 人工智能辅助诊断全程不超过2分钟
在医疗行业，医学影像科是医院诊疗系统中患者流量最大的科室之一，临床诊断的70％依赖于影像。然而，放射科医生4．1％的年增长速度远远赶不上影像数据30％的年增长率，这为影像人工智能医疗产业升级提供了动力——数据显示，智能医学影像市场将以超过40％的增速发展。越来越多的医院对人工智能辅助诊断寄予厚望。在上海市第一人民医院影像科办公室内，放射科医生会使用冠心病人工智能辅助诊断系统，为患者诊断动脉狭窄的程度。与以往需要耗费大量时间处理书写诊断报告不同，人工智能辅助诊断系统可以快速三维建模、判断狭窄程度、输出结构化报告，全程不超过2分钟。这款软件由国内企业数坤科技自主研发，已经服务于全国百余家医院。
上面这组数字，已经明确展示了人工智能未来的大发展，在数字经济下，人工智能作为第四次产业变革的引擎，已逐渐渗透到各行业中，为人类社会和经济发展带来变革。
不过，人工智能与数据息息相关，受到数据约束。人工智能产品的落地和聚焦领域的细分化，都对数据采集和标注提出了更多挑战——这能回答楼主，未来人工智能发展所需要解决的一个难关，就是数据关。
云测数据认为，目前，AI只是处于“弱智能”阶段，且大多只聚焦于某一领域，通用型的AI尚处于研发阶段，而且高度智能的“强智能”阶段是否会到来、需要多久才能到来，一切尚都是未知数。人工智能短期内一定会代替部分重复性劳动。AI本身其实带有一种温情和关怀，因为它代替的是高危和重复性劳动，这会节省很多人类的时间，让人与人之间的交互模式产生很大改观。而当前人工智能亟待突破的一大瓶颈就是数据。数据量尤其是专用领域的数据数量和质量不够，硬件工程化成本相对较高，缺乏应对场景等。
云测数据认为，人工智能的背后有数据、算法和算力来支撑，这三要素之间其实是一种相互促进，并且也相互制约的关系。其中，数据是人工智能发展的基础，没有数据，再强的算法也不可能有好的模型。“人工智能产业化落地的关键就在于数据，算法模型做得再好，数据从源头上就错了，那就得不到正确的训练成果。”
现在很多AI产品都处于落地阶段，对于模型的精确程度要求非常高，对应的要求数据的精度也就非常高了。而且为了提高模型识别精度，AI公司用到的数据也从单一化向多模态转变。以自动驾驶为例，从最早基于摄像头做感知的方案，到引入激光雷达，到之后可能会引入更多其他感知设备来提升感知算法。未来多传感器的解决方案将会普遍应用到我们所使用的AI产品中，它的感知模式将不仅仅是基于单一的图像、声音或文字，将会引入更多模态的数据。
为了算法的提升，AI企业不仅需要定制化的数据采集来获得长尾场景的数据；同时对于标注数据的精度也需要进一步提升。随着应用场景的不断挖掘，整个人工智能行业未来会出现聚焦领域越来越细分化的趋势。
目前AI在领域聚焦、细化、垂直化大趋势下，对数据的要求也更高，云测数据通过打造场景实验室等方式，为AI企业提供定制化、高效、安全的数据采集标注服务。
⑦ 人工智能的发展会产生那些不好影响
人工智能与机械不同，机械被制造出来是用来代替人类做重复单调的体力劳动的，目的是解放双手，而人工智能被制造出来是用来代替人类做复杂的脑力劳动的，目的是解放大脑。
明白这个道理后，我们不禁好奇，当大脑和双手都被解放后，人类存在的意义是什么？无尽地享乐？
⑧ 人工智能技术发展有哪些难题
如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！
⑨ 阻挡当今人工智能发展最根本的难题或者困难是什么
当今人工智能还是建立在数学的基础上,确切的说是概率论的基础上. 庞大的参数群(千万专,甚至上亿属)和随机的扰动,使得计算机能够得到貌似创造性的能力. 可是数学上要能够求解的话总是要求有收敛性的性质(例如围棋的收敛目标就很明确,自己的棋子数目尽量多就好了),不然千万级的参数是万万没法解得的,这导致藏在目前人工智能貌似强大过人的思想的背后有非常大的局限. 它甚至难以用来推算数学本身.
人脑在大部分事情上并不是用数学的方法来思考的, 我们对脑的探索还有限,真正的人工智能未必是数学,可能会是一门崭新的前所未有的学科,我们现在还差的很远.