中国人工智能发展前景怎么样，人工智能未来发展怎么样

1，人工智能未来发展怎么样

人工智能的发展迎来了转折点：如今国家开始大力发展人工智能行业，人工智能行业在的海量的数据，更高的计算能力、深度学习模型的建立等因素的推动下，使得人工智能算法领域有了重大突破。人工智能未来发展的前景是，将分析深度学习应用于可用数据，改善决策的过程，产生更高度的智能，从而获得更便捷的服务，全方面改善我们的生活，不断提高我们对世界的认知。人工智能得到广泛应用当下，人工智能已经在社会中广泛应用，企业对人工智能人才的需求不断增高，所以当下时间参加人工智能教育是一个不错的选择。就像当年计算机互联网出来的时候，第一批投身到这个事业当中的人，基本都收获到了成功。而如今的人工智能也是一样，只要你抓住机遇，就能成功。不要在犹豫了，机会总是给有准备的人的。国家开始大力发展人工智能行业相信在未来十年，我们将见证人工智能产业融入到更多的产业当中。虽然人工智能技术尚未成熟，但是它的便利早已开始改变我们的生活。它无已渗透到日常生活的方方面面，改善了各个领域。我们正在拓展人工智能技术的开发边界，使其更好地服务于人类。在未来，我们所接触的每一个行业都将融入一定的人工智能技术，使得越来越多人力工作被人工智能所取代，解放出大量的劳动力，让人类可以更好的进行创新。

肯定是趋势吧，不过目前还是噱头多一点。

人工智能未来发展怎么样

2，在国内人工智能的发展如何

人工智能发展如火如荼，需要培养更多的人才才能适应如此高速的发展。具体现状如下：人工智能硬件支持：此类公司主要进行深度学习芯片的研发。人工智能技术平台：此类公司主要专注于“机器学习”、“模式识别”和“人机交互”三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括深度学习开源平台、机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、机器视觉、情绪识别和推荐引擎8类。人工智能技术平台·自然语言处理：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言,并将其转化为可理解的表达。主要包括语音识别、语义分析和语音交互。人工智能技术平台·计算机视觉：此类公司应用技术主要是图像识别、图像处理和分析, 从图像和视频中提取信息、识别物体。人工智能技术平台·生物识别：通过计算机与生物传感器等高科技手段结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征来进行个人身份的鉴定等。人工智能通用应用：此类公司主要将人工智能技术应用于通用领域。典型的就是个人私人助理、Chatbot、机器翻译这类公司。人工智能行业应用：此类公司主要将人工智能技术应用于具体行业。目前在金融、汽车交通、医疗、法律、教育等行业有了初步应用，特别是在智能驾驶领域，关注度持续增高。无人机：利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵不载人飞机，如，可以进行智能化跟踪拍摄的无人机。硬件机器人：可以自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，也可以根据以人工智能技术制定的原则行动。协助或取代人类的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。工业机器人的发展时间最长，随着技术的发展，一些创业公司也开始进军工业机器人领域，如李群自动化。家用、商用、医疗、教育等垂直领域的机器人创企也开始陆续出现。人工智能媒体：作为大众和从业人员了解人工智能发展状况及趋势的主要途径之一，为人工智能行业的发展起到了积极的推动作用，图谱中收录国内发展发展较好的几家，如AI100、新智元、人工智能学家等。

国内现在发展也是蛮火热的，相关的公司有很多，国家也很支持，但是打着人工智能幌子骗钱的也有，别的地方不敢说，湖北的话，飔拓做得挺好的，你可以去他们公司官网看看。

近年来随着大数据等技术的高速发展，人工智能技术已迎来发展拐点。人工智能将成为未来二十年全球最重要的科技，并成为工业机器人、无人机、无人驾驶、智能陪伴等新兴产业的重要基础。

在国内人工智能的发展如何

3，人工智能的前景怎么样

当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

作者：北冥乘海生链接：https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/280188150来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。以史为鉴，可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景，我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“Artifitial Intelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈Jeffrey Hinton，和他的学生Alex一起，发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。

肯定是前途无量

再不好也比女人好在女人身上投资是最失败的选择就是死翘翘也别让自己比女人厉害除非脑子有问题明码标价的一切利益应该在男人身上

人工智能的前景怎么样