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人工智能是計算機科學的一個分支，英文縮寫為AI(Artificial Intelligence)。人工智能的目的在于嘗試使用計算機技術生產出與人類智能相似的智能機器，包括但不僅限于人工智能機器人、語言識別、圖像識別等系統。人工智能的智能表現在對人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個復雜且高級的認識過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰性的科學。

人工智能的概念大約誕生在20世紀50年代，到如今僅僅經歷了60余年的發展之路，是一項非常高新的技術，被譽為二十一世紀三大尖端技術之一。人工智能雖然說是一門計算機科學的分支，但它在發展過程中還涉及到了心理學、哲學和語言學等學科，有學者甚至認為人工智能的發展幾乎需要涉及自然科學和社會科學的所有學科，其范圍遠遠超出計算機科學的范疇。

我們可以把人工智能簡單的拆開成“人工”與“智能”兩個方面來理解，“人工”很簡單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢?智能從字面含義上來講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類可以通過學習與實踐發展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發展過程中，其核心問題就是如何幫助機器擁有推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構建出智力。

依托于計算機技術的先天優勢，學習知識對于人工智能而言可以說只是時間和存儲空間的問題。自動化技術的發展，讓人工智能擁有了移動與操作物體的能力。智能算法的發展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。那么人工智能在發展路上所遇到的難題，究竟是什么呢?

有學者總結，人工智能發展會面臨著六大瓶頸，分別是數據瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。

數據瓶頸是指“由于數據收集能力的不足、理論無偏性和數據隨機性等條件的限制而導致數據失真、缺乏等數據缺陷。”我們簡單的套在人工智能上來看，收集數據能力的不足可以理解成識別技術的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數據的質量，數據隨機性的限制可以理解成獲取及處理數據的難易度。隨著大數據技術的發展，人工智能已在數據方面取得了比較明顯的進步。不過，目前人工智能的發展仍未完全突破數據瓶頸的問題，訓練數據的增大對人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。

泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學習能力與適應能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數據訓練及算法規定來獲得。在實驗室的環境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現。但是實際生活照比實驗室環境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強大的泛化能力，以在應對突發情況及未知情況時能夠給出合理的響應，更好的幫助人類。

能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應用等過程中所消耗能源大于它實際所產生的效益，即能耗成本過高。而在優化人工智能能耗問題的過程中，首當其沖的就是對算法的優化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進步。例如奧地利科技學院、維也納工業大學和麻省理工學院的研究者就成功訓練了一種能夠控制自動駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數與19個神經元，比之前減少了數萬倍。

語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據上下文或常識理解一些容易產生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點上仍然沒有顯著的突破。

可解釋性瓶頸是指人工智能過于依賴模型中已有的數據，缺乏深層學習能力的缺陷。人工智能很容易學習一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應對未知變量時，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機”。目前，已有學者提出可以使用對抗網絡與最優傳輸技術找到模型坍塌的原因，并提出改進模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進步。

可靠性瓶頸是指人工智能在系統可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設計可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規定的條件下，完成預定的功能。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應，很大程度上都要依靠自動駕駛系統的設計可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何。

現階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應用的人工智能絕大多數為弱人工智能，而強人工智能的發展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來有多少難關需要克服，可以肯定的是，科技的發展會不斷推動人工智能的發展，讓人工智能可以幫助更多產業、更多市場主體中實現新的賦能與轉型，最終完成為數字經濟集約化發展提供不竭動力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。

人工智能在發展過程中的六大瓶頸 你知道幾個？

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