人工智能的前景怎么样，有哪些主要应用领域

人工智能是研究、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。人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。那么人工智能的发展前景如何呢？

一、人工智能的发展前景

1、人工智能技术的计算能力将更强

人工智能产品方兴未艾。随着互联网时代的不断发展，网络和特别是在大数据时代，大量数据的出现和数据的爆炸性增长，进一步要求人工智能技术具有更大、更强的计算能力。传统的计算机系统力。传统的计算机系统非常擅长逻辑操作，但不擅长模式识别和图像思维，因此有必要建立模仿人脑的类脑计算机，这将进一步促进人工智能技术向更深层次的发展。随着经济的发展，数据知识的整合更加广泛，未来人工智能技术的计算能力将更强。

2、进一步完善核心技术

随着人工智能产品的不断出现和智力资源的不断收集，这将进一步促进人工智能技术的研发。虽然我国人工智能技术发展迅速，但缺乏核心技术。随着量子计算机脑芯片等技术的研发和应用，人工智能技术不再停留在较低水平，而是将向更深的领域迈进。随着国家对人工智能技术的日益重视，人工智能技术的核心技术将不断升级。人工智能技术的魅力深深吸引了机器人爱好者和许多开发者的研发兴趣。随着国内外许多新产品的出现，将出现更高端的技术和产品，进一步促进核心技术的发展。

3、进一步将人工智能技术与商业融合

随着人工智能产品的广泛应用，人工智能技术将有更广阔的发展前景。以智能手机为例，智能手机更新速度快，不仅功能齐全，而且与人们的生活密切相关，是人们日常生活中不可缺少的工具。智能手机的商业价值非常巨大，在未来，智能机器人将像智能手机一样进入成千上万的家庭。随着市场竞争的深化，低端机器人将被更高端的产品挤出市场，功能更全面，更高配置的机器人将出现在人们的视野中。这也将吸引更多的企业进行投资和研发，越来越多的商业巨头也针对这个机会进入人工智能领域，为其商业发展开辟新的渠道。

4、人工智能技术将对我国劳动密集型产业产生影响

中国幅员辽阔，资源丰富，人口众多，劳动密集型产业在中国占有重要地位。随着人工智能技术的发展，劳动密集型产业将不可避免地受到影响。以智能机器人为例，无论是在工业领域还是在农业领域，无论是在人们的生活中还是在工作中，它都具有重要的意义。智能机器人在工业生产中的广泛应用将使一些劳动密集型行业的从业者面临失业的风险。随着科学技术的发展，人工智能技术将对传统的生产模式产生重要影响[2]。

5、人工智能产品更智能化

随着社会的发展，智能终端不断升级，人工智能产品将更加智能化。以医疗行业为例，医务人员可以利用智能机器人对患者进行诊断，这不仅使诊断结果更加清晰准确，而且为医生的决策提供了依据。

二、人工智能的有哪些主要应用领域

1、强化学习领域

强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。

2、生成模型领域

人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成图片。

人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。

3、记忆网络领域

为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。

目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。

4、数据学习领域

一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。

5、仿真环境领域

若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。

6、医疗技术领域

目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

7、教育领域

科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

8、物流管理领域

物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

三、人工智能前景相关文章