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[导读] 首先,当前的人工智能领域尚处在发展的初期,无论从技术体系结构来看,还是从实际应用情况来看,人工智能领域都有很长一段路需要走。 从技术体系结构来看,目前的人工智能技术虽然在深度学习等领域有

首先,当前的人工智能领域尚处在发展的初期,无论从技术体系结构来看,还是从实际应用情况来看,人工智能领域都有很长一段路需要走。

从技术体系结构来看,目前的人工智能技术虽然在深度学习等领域有所突破,但是整体的技术框架依然围绕“合理性”进行展开,而这种合理性的设计原则本身就有较大的局限性,所以未来很长一段时间内,人工智能技术都将处在“弱人工智能时代”。

当前的人工智能技术可以用三个特点来描述,分别是“体系化”、“平台化”和“场景化”,目前人工智能技术的研究依然以六大体系来进行划分,涉及到自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学,其中计算机视觉和自然语言处理目前的热度比较高,很多研究生也更倾向于这两个方向。

平台化是人工智能技术开始落地应用的标准之一,同时也在一定程度上标志着当今时代已经进入了人工智能时代。随着各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台,未来更多的中小企业将有能力进行人工智能产品的开发,这会在一定程度上降低人工智能领域的开发门槛,同时促进人工智能行业的发展。目前人工智能平台提供的功能各有侧重,有的平台比较注重视觉处理能力,而有的则比较注重自然语言处理能力,但是平台未来会逐渐丰富,功能边界也会不断得到拓展,这一点与云计算平台的发展会有相似之处。

场景化依然是当前人工智能产品落地应用的重要基础,智能体对于场景的要求往往比较高,随着5G通信的落地应用,以及物联网的发展,未来将为智能体的落地应用奠定扎实的场景支撑。

平台化是人工智能技术开始落地应用的标准之一,同时也在一定程度上标志着当今时代已经进入了人工智能时代。随着各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台,未来更多的中小企业将有能力进行人工智能产品的开发,这会在一定程度上降低人工智能领域的开发门槛,同时促进人工智能行业的发展。目前人工智能平台提供的功能各有侧重,有的平台比较注重视觉处理能力,而有的则比较注重自然语言处理能力,但是平台未来会逐渐丰富,功能边界也会不断得到拓展,这一点与云计算平台的发展会有相似之处。

场景化依然是当前人工智能产品落地应用的重要基础,智能体对于场景的要求往往比较高,随着5G通信的落地应用,以及物联网的发展,未来将为智能体的落地应用奠定扎实的场景支撑。

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