大家好，关于人工智能发展已遇瓶颈很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能发展已遇瓶颈问题的知识，希望对各位有所帮助！
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人类科技发展已经进入漫长瓶颈期吗？是否会停滞不前？
所谓的科技瓶颈就需要看什么方面了。其实大家都可以感觉得到，科技的发展速度是迅猛的，很多人也从中获利。
但实际上科技在最最顶层次的研究却已经停止了近100年。我们现在所有的科学进步都是基于互联网，基于人与人之间的关系，基于大数据，数据学，统计学，数学模拟运算等方面。这些进步是人类的生活更为便利，是大家所有目共睹的。这也是目前为止最火的领域，可能说大家来讲这是最赚钱的领域，但是就科技而言，这并没有什么重要的。
因为这些互联网和通讯的技术，基础都是在量子力学领域所探讨的。而物理学的大厦是牛顿三定律，上面飘着的两朵乌云是量子力学和相对论。而量子力学和相对论到现在来讲都是顶级的研究。并且并没有十足的进步。相对论主要是研究天体与天地之间的规律，时间的变化等等。而最近的研究也就是引力波的讨论。更深层次的探索，人们并没有把金钱投入在其中，所以收效甚微。
量子力学的应用比较广泛，尤其在通讯和互联网领域。但是量子力学的本质还是没有摸清。薛定谔的猫一直被大家认为是最神秘的难以理解的。没有一个可控的观察和测量方法，人们无法在这一领域进行质的飞跃。
最后说一下可控核聚变。其实就能沿颉可控核聚变是目前为止人类能想到的最重要的能源之一。但是谁能保证这不是和永动机一样是一种无法实现的机器呢？目前为止，可控核聚变的可控依然是不可控的。如果不能突破，那么人类将被禁锢在地球中无法挣脱，未来的物理领域也就被束缚了。
所以你觉得现在的科学是发展了还是止步不前了呢？
此致，
小凳子
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:)人工智能大势已来，未来发展会遇到什么难关？
感谢邀请，张天瑞简单说一下。
先说什么是人工智能，人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能经过不断的技术迭代更新，已不只是科幻小说的主角，它开始运用于实践。人工智能在智慧生活中的首次尝试，让生活需求的完善更精准而富有新意！兴于智能，信于永恒；兴智以能，信志以恒！
人工智能的类型：弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人；
通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习；
强人工智能，指比人类更聪明的机器；
人工智能重在算法，是否容易被窃取，是否好执行。尤其是学习这块，之前从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点机器可以自动“学习”的算法，即从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。目前，机器学习=“分类”
人工智能机器学习深度学习
深度学习训练过程需要消耗大量人类标注样本，而这对于小样本应用领域(比如医疗图像处理)是不可能办到的。所以减少样本和人类标注的方法非常重要
对于人类生活面临一系列的抉择问题，会比我们的直觉更好，如何结合？（注：有了直觉和验证就可以找一个最好的）
A.手里的股票是持有还是抛售
B.驾驶员到交通灯前是左拐还是右拐
直觉获取和搜索验证的结合使用，可以提供优化选择
想要发展，挑战有三：挑战1：如何创造出智能新产品？
智能应用软件：语音识别、机器翻译、图像识别、智能交互、知识处理等
智能基础软件：各种智能芯片、智能插件、零部件、传感器、网络智能设备
智能自主产品：汽车、轨道交通、车联网、无人机、船、机床、机械等
虚拟实现与增强现实：艺术、玩具和教育产品
可穿戴产品：人工智能的手机、车载智能终端、智能手表、智能耳机、智能眼镜、健康检测与康复产品
家居产品：建筑智能设备、家电、家具等产品的智能化
挑战2：如何成功创造出新的智能应用系统？
智能企业：对设计、生产、管理、物流和营销等业务链的智能优化，生产线智能调度与重构，生产设备网络化、生产数据集成化、生产过程透明化、生产现场无人化、运营管理智能化等系统
智能制造：智能自主的装备与系统、制造云服务、流程智能制造系统、离散智能制造系统、网络化协同制造系统、远程智能诊断、运维和服务新模式
智能物流：智能化分拣、仓储、装卸、搬运，集成信息平台，产品质量及安全追溯，配货调度智能化
智能金融：金融大数据智能、金融产品智能设计和服务创新、智能客服、金融风险智能预警与防控系统
智能商务：市场分析与决策、产品与广告的创新设计、个性化定制服务、产品安全与信用保证等系统
智能农业：智能化装备与农田作业智能系统，智能农业信息检测网络，农业大数据分析决策系统
智能教育：个性化智能学习，交互式主动学习、智能校园、智能图书馆系统
智能医疗：城市便捷精准的智能医疗体系、智能医院、智能医疗诊断、新药辅助研发、医药智能监管、流行病智能检测和防控、健康养老大数据智能分析与服务等系统
挑战3：如何让社会智力增加智能？
智慧法庭：建设智慧法庭数据与知识平台，推进审判体系和审判能力的智能增强
智能城市：推进对基础设施和土、水、气等环境的深度认知，对城市规划、建设、管理、运营的智能优化
智能交通监控：研发车联自动驾驶与车路协同的技术体系、交通智能化疏导和运行协调系统，提高覆盖地、轨、空、海的综合交通智能监管和服务能力
智能化检测预警与综合应对：围绕反恐、犯罪侦查、食品安全、信息安全、自然灾害防治等公共安全提高智能化检测预警与综合应对水平
关于人工智能发展已遇瓶颈和人工智能发展已遇瓶颈问题的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。