大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能发展的障碍，人工智能发展的障碍包括这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能行业的发展现状与前景怎么样？
这是很多同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能领域的科研情况和落地应用情况来说说个人看法。
首先，目前人工智能是科研创新的热点领域，大量的创新成果在不断涌现，而且很多成果的落地应用前景也比较广阔，相信在产业互联网的推动下，人工智能领域将迎来新的创新场景，也会有更多的同学致力于人工智能领域的课题项目。
如果把人工智能按照计算智能、感知智能和认知智能这三个阶段来划分，那么目前人工智能正处在从计算智能向感知智能发展，随着物联网、基础网络通信技术的发展，感知智能阶段将会把更多的人工智能成果落地到应用场景当中，比如当前的智能驾驶就是一个典型的代表。
虽然我们不能否认人工智能技术目前依然存在很多问题，包括可解释性，包括训练成本，包括隐私计算，包括安全性等等，但是目前大规模训练模型的效果已经比较理想了，在某些场景下已经达到甚至超过了传统的人力解决方案，随着可信任人工智能等技术的发展，相信很多阻碍人工智能技术落地应用的障碍将逐渐被扫清。
近些年来我也一直在跟不少国内外互联网大厂开展合作，其中人工智能相关技术是合作的重点领域，包括深度学习平台工具、数字孪生、智能驾驶等等，目前也取得了一些成果，其中有一部分成果的应用前景已经越来越清晰了。
当前人工智能领域的研究方向很多，很多优秀的科研团队也在不断加强自己的研究意义，比如积极探寻人工智能背后的大一统理论，而且目前已经取得了一些成果，这也给很多同学带来了启发。
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、控制学、经济学、哲学、神经学和语言学等，所以制约人工智能技术发展的因素就非常多，但是这也意味着任何一个领域的突破都有可能把人工智能技术带入到一个新的阶段，所以现在很多同学也开始在相关学科寻找答案。
在人工智能技术从计算智能向感知智能发展的过程中，应用场景对于人工智能技术的影响是非常大的，能否给人工智能技术安装上更丰富的感知设备，以及能否让这些感知设备顺利工作，就需要完成大量的基础性工作，尤其是网络支撑非常重要，这也是我非常期待6G网络的原因。
从就业的角度来看，未来几年随着感知智能技术的发展和应用，更多同学需要从事与硬件和网络相关的创新，所以对于计算机专业的同学来说，重视硬件也会给自己带来更多的就业机会。
最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
研发机器人最大的瓶颈或者叫做障碍是什么？
机器人最核心的几个问题:
1.自我学习能力
AI软件端口的快速升级依赖机器人的自我学习能力，这个问题解决了，机器人完成自我迭代，同时在云端所有机器人相互共享学习成果，毕竟机器人不用休息，数量级越大，学习的结果就越成几何倍增。
2.人机交互
这两年开始火爆的语音代替传统的按键交互就是一个小小的进步，标志着无触碰时代的来临，后面语音交互肯定会越来越容易并且使用的更多元化。
3.传感
这个微传感器的贡献，机器人快速运动或者任何偶发事件都需要传感器来帮助获得信息，是机器人的眼镜或者五官。也是皮肤，温度和所以的信息都是通过传感到达云端运算中心。
4.云后台的数据对接
特别是5G的发展，机器人个体传输速度越快，与云后台的数据对接解决了个体的局限性，想象一下全世界一万个机器人完全自主组网，同步运算，共享数据，将会是怎么样的一番景象。
5.使用场景即电池
早期的机器人更多是固定的一些人无法从事或者没有必要性可代替的工位，移动便携性要达到一定的阶段需要高性能电池的同步发展，如现在的电动车的进度，电池决定续航能力和充电时间，决定了最终的使用场景
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人工智能时代即将到来，会有更多的普通人失业，你相信吗？
会取代，但只是部分，而且人工智能的普及更加会产生大量新的需求、岗位和工种。故任何问题需要一分为二去看。在这里简单阐述下，要详细了解更多关于人工智能的内容请移驾翻阅我发表的文章、问答及视频。
关于人工智能会取代人类工作多少的争论甚嚣尘上，但无论如何，我们不得不承认，取代已经变成了“大势所趋”，只是不同的行业不同的工种，被取代的程度和时间不同而已。
近两年，人工智能的出现在很多领域，都引起了很多讨论，包括很多工厂现在也在慢慢引入一些机器人，去做一些重复性很强，工作强度很大的工作，也逐渐淘汰了部分人员，由机器人替代。
朋友们，当我们面对人工智能时代，我们需要多一些思考，去做点什么，迎接真正AI智能时代的到来。
人工智能哪些地方需要改进
第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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