人工智能面临哪些挑战和限制
人工智能面临哪些挑战和限制？2023-07-03
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人工智能（AI）作为一项前沿技术，展现出了巨大的潜力和应用空间。然而，它也面临着一系列挑战和限制。下面将探讨人工智能面临的主要挑战和限制。
数据和隐私：人工智能的有效性和准确性依赖于大量高质量的数据。然而，在实践中，获取、整理和标记这些数据是一项复杂且耗时的任务。此外，大规模数据收集可能引发个人隐私和数据安全问题，导致公众对AI的担忧和不信任。
缺乏透明性和解释性：许多人工智能算法被称为"黑箱"，因为它们的决策过程往往难以解释和理解。这种不透明性限制了AI的可信度和可接受程度，在敏感领域如医疗和司法中尤为重要。为了建立可靠的AI系统，需要更加透明和可解释的算法。
偏见和歧视：人工智能系统容易受到数据偏见的影响，这反映了数据本身的缺陷或被系统开发者的偏见所倾斜。这可能导致不公平的决策和对某些群体的歧视。解决这个问题需要审查和改进数据集，以确保公正和包容性。
缺乏创造性和直觉：尽管人工智能在处理大规模数据和执行重复任务方面表现出色，但在涉及创造性思维和直觉判断的领域中仍存在局限。目前的AI系统往往无法产生原创性的想法或理解抽象概念。这使得AI在某些复杂任务（如创作艺术品或解决复杂的伦理问题）上的应用受到限制。
法律和伦理挑战：人工智能的广泛应用引发了一系列法律和伦理问题。例如，自动驾驶汽车可能引发道德困境，当需要选择救助一个行人还是保护乘客时，应该如何做出决策？此外，随着技术的快速发展，法律法规可能落后于新兴的AI技术，这给监管机构带来了挑战。
就业和社会影响：人工智能的广泛应用对就业市场产生了深远的影响。尽管AI可以提高生产力和创造新的工作机会，但也可能导致某些行业和职位的消失。这对那些依赖于传统工作模式的人们来说是一个重大挑战。此外，AI的广泛应用还可能加剧社会不平等和数字鸿沟。
虽然人工智能面临着许多挑战和限制，但随着技术的进步和持续的研究努力，我们有望克服这些问题，并构建出更强大、透明和负责任的人工智能系统。同时，需要制定相关的法律法规和道德准则，以确保人工智能的公正、安全和可持续发展。
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0分享至自人类社会进入信息时代以来，发展速度最快，最引人瞩目就是人工智能技术。人工智能是新一轮产业转型的核心动力，它将进一步释放前三次工业革命所积累下来的巨大能量，成为第四次工业革命新的、强有力的引擎；重建生产、分配、交换和消费等经济活动的各个方面。从而形成从宏观到微观的新智能需求，催生出新技术、新产品、新产业和新模式，并推动其发展。目前人工智能正在与各行各业加速融合，促进产业升级，提质增效，由于人工智能的快速发展，已经在全球范围内引发了新一轮技术革命的浪潮。今年9月1日，脑机接口现身2022年世界人工智能大会，意味着人工智能又迎来了新的行业风口，它将我们带入人机共生的时代，未来，几乎所有的个人终端，包括手机、智能穿戴设备都将安装着芯片，使家电、社区、城市因此而变得智能化。人机共生时代的到来，标志着人工智能已经处在一个从狭义AI到通用AI的转折点上，这个转折点的到来，而这个转折点的到来离不开过去10年来，数据、算法、和算力的大爆炸。目前，从全球AI发展趋势来看，中美两国处于明显领先地位，两国AI企业数量占比达到了全球一半以上。虽然中国进入AI领域晚于美国，但发展速度更快，截止2021年，中国人工智能企业在全球占比为24.66%，排名第二。AI2000榜单显示，过去10时间里，人工智能科学最有影响力、最具活力的顶级学者，中国入选人数为222人次，位居第二，占比11.1%；美国为1164人次，超过总人数的一半以上，占比58.2%。中美领先于AI不同领域美国领先的领域包括：AI芯片、算法框架、总体算法及AI应用，而且人工智能多场景落地范围更多。中国领先区域包括：数据优势、AI应用、语义识别和专利数据。过去10年里，中国共申请人工智能专利数达50多万件，约占全球总量的66.54%，领先全球。而美国人工智能专利申请数在全球总量的占比为20.49%，与中国差距较大。人工智能发展目前所面临的瓶颈业界学者把人工智能进展中所遇到的瓶颈归结为以下7个：1、数据瓶颈在当前人工智能的研究过程中，机器的“深度学习”是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，而它已成为人工智能发展的瓶颈。人工智能在没有解决学习的基本矛盾之前，最好的人工智能也无法与普通的4岁小孩相匹敌。人工智能主要由大数据驱动，深度学习需要大量的数据，而数据的可获得性、数据质量以及数据标注成本等，是制约人工智能发展的一大因素。尤其是当前数据标注需要大量的人力及成本。不过过去一年来，GPT-3预训练语言模型的推出，已经解决了数据标注所需要大量人力成本的问题。2、泛化瓶颈它是模式识别、计算机视觉、人工智能方法面临的一个共同问题，现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想的泛化性能，或者训练好的模型用在变化的环境或领域，其泛化性能就会明显下降。3、能耗瓶颈尽管人的大脑是一个通用的人工智能系统，但是能耗很低（只有20瓦），但在现有计算机上实现人工智能系统，则能耗很高。4、语义鸿沟瓶颈目前人工智能的语言服务大多为简单查询，不涉及语义推理问题，缺乏真正的语言理解能力，必然一些有歧义的自然语言句子，人很容易根据上下文或常思理解其真正含义，计算机却很难理解。5、可解释性瓶颈现有人工智能系统都是知其然，而不知其所以然，其过于依赖训练数据，缺乏深层次数据语义挖掘。实际上，可解释性对于人工智能来说十分重要，人工智能只有知其然并知其所以然，才能实现深层智能。看来只有攻克“深度学习”这个核心难题后，才能突破这一瓶颈。以汽车为例，汽车驾驶者对于汽车的构造、原理等一目了然，但在智能化条件下，人工智能汽车对于驾驶者来说只是一个黑匣子，没有可解释性，仅有方向盘、油门、刹车这样一个应用界面。同样，手机、数码相机、电视机相比于过去工业时代的电话机、照相机、电子管电视机而言，毫无可解释性，对于使用者来说就是黑匣子，无人去拆解、修理，了解其内部结构。6、可靠性瓶颈现有人工智能系统的一个突出特点是可靠性较差，有些错误识别结果会带来致命后果，例如特斯拉自动驾驶功能不能正确识别反光条件下的卡车，导致发生了致命车祸。可靠性可以说是当前人工智能所面临的第一大技术瓶颈，人眼识别十分稳定，一个图像出现微小变化，人仍能够一眼看出它是什么，而人工智能在图像识别上却显得能力不足。例如在一只狗的照片中加入杂音，机器视觉系统可能会把它识别为飞机。而这一错误识别，会给人工智能在实际应用中造成安全隐患。7、对抗性瓶颈目前人工智能的对抗性较弱，一个无人机群可以轻松完成灯光秀、农林作业等任务，但这些任务都是在自然环境下完成，如果在高对抗性的人为环境中，无人机的性能就难以胜任。例如在电子竞技和战场环境中，无人机的协同作战能力将会受到很大考验，要在对抗中胜出，需要计算机科学、数学等领域的科学家进行深入的强化学习和博弈论研究，让无人机群能够在高对抗环境中自主找到最优策略，这是人工智能未来发展的科研方向。结语事实证明，科学技术是第一生产力，创新是引领社会发展的第一动力，随着AI基础设施的不断完善，我们已经站在人机共生的历史性拐点上，未来10年，人工智能将迎来其发展的黄金期，越来越多的人工智能技术将会从实验室走向实际应用。美国未来学家雷·库兹韦尔曾在《奇点临近》一书中预测，到2045年，人工智能将逼近甚至超越人类智能。无论这个预测能否实现，人工智能未来将会改变我们的生活，这一点是毋庸置疑的。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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