人工智能逐渐妙用，但人工智能也面临挑战!

人工智能在现代生活中已经逐渐开始发挥作用，就目前而言，人工智能已经能够辅助代码开发。为增进大家对人工智能的认识，本文将对人工智能以及人工智能面临的挑战予以介绍。如果你的人工智能、AI具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、人工智能

人工智能是一种模拟人类思维的技术，它包括了机器学习、自然语言处理、专家系统等多种技术手段，通过这些手段来模拟人类的认知、学习和推理能力。通俗来讲：人工智能就是一种模仿人类能力的技术手段，比如我们常见的智能音箱，你说出一句话它能跟你回答，这其实就是人工智能的语音识别技术。人工智能可以实现自主决策、自主学习、自主优化和自主创新，能够帮助人类解决众多的实际问题，如图像识别、语音识别、自动驾驶、机器翻译等等，这些功能是我们生活中最常用的，可又是大多数人忽视的。

人工智能被大部分人熟知的原因可能是因为Chat GPT 的火热，很多人被Chat GPT 强大的功能所震撼，它不仅能写论文、像教授一样回答你的问题，甚至还能写代码。但其实Cha GPT只是人工智能的明星产品，并不能完全代表人工智能的所有技术种类。它应用的是人工智能的自然语音处理技术，是让计算机能够理解、解析、生成和操作自然语音的技术。

应用人工智能技术的行业还有非常多，包括但不限于交通(车辆查找违章监控)、互联网(语音识别、拍照识别)、医疗(CT扫描)、制造业(自动化)、物流(无人送货)、农业(自动采摘)、汽车(智能驾驶)人工智能能做的事越来越多了，在Chat GPT引爆人工智能热点以后，现在又出现了具身智能，也就是人形机器人，似乎人工智能超越或取代人类的脚步越来越近了，以至于有论点认为人工智能会取代很多人的工作岗位，这并不是危言耸听。

二、人工智能挑战

在产业落地过程中,人工智能技术与企业需求之间的鸿沟不容忽视。企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长,而人工智能技术本身无法直接解决业务需求,需要根据具体的业务场景和目标,形成可规模化落地的产品和服务。在这个过程中,人工智能在数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面都面临一系列挑战。

1.数据AI领域,数据是基础要素。与数据相关的流程主要包括:数据获取、数据治理以及数据标注。

2.算法模型可解释性所谓“可解释性”指的是向技术使用者等解释人工智能模型做出的每一个决策背后的逻辑。从传统模型到新型算法,AI的复杂性逐步递增,促使人工智能算法的决策机制越发难以被人类理解与描述。很多人将大部分基于深度学习的算法想象成是一个“黑盒子”,也就是说认为模型不具备可解释性。相比较“黑盒子”而言,可解释性的AI对于深度神经网络的透明性有所增加,有助于向用户提供判断依据等信息,增强用户对人工智能的信任与安全感,同时也为事后监管、责任归属等环节提供有力依据。

3.业务场景的理解随着人工智能的行业化发展,待解决的业务问题从通用型场景向特定型场景过渡,单点问题向业务整个流程演进,从感知化到认知化的发展,业务场景的壁垒与复杂度越来越高。在这样的背景下,仅仅依靠算法技术的积累,难以满足对场景的理解要求。所以,AI算法需要经验与业务规则的结合。这种情况下,知识图谱技术成为关键所在。

通过知识图谱,可以更好地理解业务。通过建立统一的图谱来实现知识的融合,进一步加快推进人工智能的落地。

4.服务方式对于企业业务人员的根本需求,标准化的人工智能技术输出或者API调用的服务方式是不够的。厂商需要根据具体场景,在技术基础上提供定制化的解决方案,并封装为应用到业务系统中的产品,即“AI+产品”。另外,厂商需要提供持续性的业务运行服务,才可让AI产品真正发挥价值,以保证达到最终业务效果,即“AI+服务”。

5.投入产出比对于企业来说,在业务中落地AI技术应用,至少包括两个层面的成本:(1)芯片、算法平台等智能化产品;(2)引进算法工程师等人工智能方面人才。

目前,一些数据平台、机器学习平台的涌现,提高了人工智能建模的自动化程度,同时也降低了整个业务流程对算法工程师的依赖,AI应用的总成本有待降低。此外,未来算法的进步可降低硬件标准,也可促使成本的节省。

以上便是此次带来的人工智能相关内容，通过本文，希望大家对人工智能已经具备一定的了解。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，将于后期带来更多精彩内容。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!