其实目前人工智能瓶颈的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解目前人工智能瓶颈问题，因此呢，今天小编就来为大家分享目前人工智能瓶颈的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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现在科技发展的瓶颈(量子领域问题)能用人工智能解决吗？
虽然我对于量子计算领域也属于一知半解的状态，不过我也知道量子计算和人工智能根本就是两种不同的领域。
量子计算会改变什么呢？我们发展量子计算的目的很简单，就是为了提高计算机的计算能力。我们对计算机有一些基础了解的人应该都知道，计算机是使用二进制来进行计算的，在二进制中，我们获取的信息单元要么是0，要么是1。
但是量子计算不一样，虽然同样是0和1，但是量子计算中却不一样，除了0和1外，还存在一个特殊的信息单元，被称为量子位，量子位是可以成为叠加状态的。
这里其实比较抽象，我也没有很好的理解。我猜测估计是，传统的计算，就好像在纸上写0和1，而量子计算将空间的概念融入，加上了方向和位置这个因素，同样是0和1，但是有了更强的计算能力。
而量子计算的出现，改变的是现在计算机设计的模式，可能计算机的CPU会发生改变，甚至都不会用到单晶硅了。计算机的存储方式也会发生一系列的改变，存储的数据信息不单单是0和1了。
当然，就现在的情况看，量子计算首先是还不成熟，其次是普及上很困难，由于成本的高昂，可能我们的普通计算机短时间还很难有使用的机会。
而人工智能是什么呢？我们现在总是会谈人工智能，甚至把人工智能吹上天了，但人工智能说到底，也就是运行在计算机上的一套软件系统。人工智能能力的高低也取决于计算机的运算能力。
人工智能的概念其实很早就有了，科学计算机之父艾伦·图灵就提出过一套判断计算机是否具有智慧的方法论，被称为“图灵测试”。但是为什么人工智能到现在才开始慢慢发展起来呢？因为计算机的算力太差了，由于我们现在互联网、云计算的蓬勃发展，所以人工智能才由于发展的基石。
假设一下，算力就好像我们的智力，以前我们的智力是一个2岁的小朋友，我们教他认数字可能行，让他做复杂计算，肯定就是强人所难了。而现在，云计算让我们的算力有了增长，到了7岁的小朋友水平，我们让他做加减乘数，可能能够算出来了。量子计算的出现，就让计算机的智力水平再一步上升，可以做更多的事情。
那么，我们说了，人工智能是个小朋友，我们教他什么，他就会什么，智商高的话，可能学得快，智商低的话可能学得慢。那么，量子计算这个问题，我们人类自己都不会，怎么交给人工智能呢？
所以，我们如果把如何提高计算机智慧这个问题交给一个2岁的小朋友来做，他能够做到吗？因此，人工智能解决不了量子计算的问题。
人工智能在2050年会到达瓶颈吗？
人工智能到2050年会到达瓶颈吗？
这个问题就看你怎么去分析。2050年不过离现在也就是30多年，从以往高科技发展趋势来看，随着高科技的不断更新，科技含量越高的电子产品淘汰率越高，似乎每年约有百分之十的淘汰率，十年后，我们现在所用的一些高科技产品可能都会被淘汰，它们将会以新的面目出现在我们面前。也就是说，我们现在所认为的人工智能只不过是一个概念，十年之后的人工智能将以全新的面目出现在人们面前。我们现在所认为的所谓瓶颈，实际上是人类认识的新阶段，到那时，人工智能可能与现在的我们理解完全不一样，而是一个新型的、全新的人类助手。
到那时，人工智能的概念可能已经扩展到人类能够触及的领域，电子大脑会复制人类机体的所有信息密码，并协助人类破解生命的秘密，人类所认识的物质通过电子大脑进一步解密，人类由此发现了生命只不过是物质发展的一个阶段，人类的智慧、以及一切生物生命状态，不过是物质的固有属性通过生命显示出来，在我们认识的这个宇宙中，物质可能是通过不同方式提现生命状态的，地球生命只不过是其中的一个形态，我们人类也不过是物质生命发展趋势中一个阶段，在以后漫长的岁月中，人类自身可能会发生重大变化，人类自身对生命的意义的认识也会发生重大变化。
现在，我们从人类对基因工程认识和研究，以及对信息技术深度认识，不难看到，未来的人工智能可能让我们难以理解和想象。
人工智能开发的瓶颈是什么？
蟹妖~~关注极迭代，和小伙伴们一起慢慢看↗↗↗
其实人工智能技术目前的确突飞猛进，是因为刚刚突破了一个巨大的瓶颈。
早期的人工智能是想要模拟人的生物结构早期人工智能的研究停留在仿真阶段。一个直观的思路就是，既然人是人工智能想要达到的对象，则让人工智能模拟人的生物结构，和思维结构，就能达到人工智能。
所以之前的人工智能一直在模拟神经元，构造模拟生物神经反应，当然也取得了一些成果。但这就遥遥无期了，很长时间都无法取得大的进展。
现代的人工智能是基于统计学的直到基于统计学的算法的出现，人们发现，我们不用管鸡是如何生蛋的，我们只要能在鹌鹑蛋里挑出鸡蛋就行。
所以大数据和人工智能变得密不可分。就以人脸识别为例，我们需要1000張、10000張甚至更多的图片，让人工智能去训练去学习，总结规律，验证出有效规律。这样，人工智能看到一个新的脸，就能够分析出这是否是一张脸、是否人类的脸、男人的还是女人的、是不是你、是TFBoy还是翠花。
而相关技术如Python、大数据、强化学习之类的知识也是我们所需要掌握的，这是后话，就不在这展开了。
人工智能受限于存储与计算能力从上面我们知道，历史数据越多，就越能够分析总结出可重复的有效规律；而计算能力越强，就越能够快速的总结分析出来。
在大数据时期，我们已经通过分布式存储解决了海量存储与查询的瓶颈，计算能力也通过分布式计算得到了解决。而更新技术，提供更大更快的存储、更高速的计算能力，也是迫在眉睫的。
高密度存储：据前几年的统计，每150万个原子才能存储一个比特（bit）的数据，而当时就已有技术可实现在单个原子上存储1比特数据。直观量化来说就是一枚硬币大小的硬盘可以存下iTunes里的2600万首歌曲。当然进入商用还需要时间。
量子计算机：人们相信，量子计算机能够解决人工智能的计算问题。量子计算机提供了无与伦比的计算能力，能够在最短的时间内完成统计和分析计算，对于人们而言，人工智能也就更智能了。
人工智能受限于算法目前基于人工智能的机器人研究、无人机研究、自动驾驶研究、情感计算、社会计算等等都已经在不断的强化各种算法，而每次的算法的升级，都为人工智能的智能水平进行了一次快速推动。
随着算法的完善和人造计算能力的不断加强，量变引起质变，实现能够有自我意识和自主思考的人工智能只是时间问题而已。
?????请任性点赞，谢谢关注--我是极迭代，我为自己带盐:)人工智能图像识别的瓶颈是什么？
算法。
现在主流AI深度学习算法都有一个通病，大部分算法都是这个过程，给AI一大堆的素材，让他采集各种图片的特征，从而分辨出图片的内容。
而采集图片特征的过程中，原图片被压缩，裁剪，去色。变成信息量很小的素材以后被AI记录，这种方式的好处是提高AI的学习效率，减小记忆库的体积。
但是这种方式有一个弊端，由于素材被压缩处理，导致AI看到的东西和人类看到的东西完全不一样。有时候人类看起来是两张完全不同的照片，在AI眼里，这两张完全相同。或者在人类眼里两张十分相似的图片，在AI眼里完全不相同。
所以有时候人类发现AI识别图片出错了，但实际上对于AI来说它的识别是对的，因为他看到的和人类看到的不一样。
另外，很多算法的人工智能只是看起来像人工智能。本质还是没脱离机械运动。
如上所述:图片识别的基本概念大都停留在:给AI一个计划，给他批量素材，让他机械式的学习，不停的重复学习的过程。
即使他识别数千亿张图片以后，他的算法还是最初给他设定的。随着素材的重复，特征信息的饱和，导致他的学习能力下降，思维呈一种固化状态。
从本质上来讲这并不算是真正的人工智能。
如果有一种算法编写的AI，给AI赋予一种觉醒的能力，在学习过程中能自己领悟到新的学习方式，这样才能算是真正意义上的AI。
如果这种算法真的实现了，那么很有可能人类某一天会完全不理解AI为什么会这么计算，他的目的是什么。这便是AI的自由意志。
我说的可能有些科幻。
AI不是简单的机械活动，也不是大量数据的填充，更不是编写剧本。他应该从零开始，零之前的东西需要人类去编写，这部分是AI的灵魂。零之后的东西需要AI自己去创造，这是AI的智慧。
如果人类不走出这个误区，永远不能做出真正的人工智能。
关于目前人工智能瓶颈，目前人工智能瓶颈问题的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。