人工智 能面临的技术挑战是什么？

Question

如题所述

Answer 1

1、神经网络的先天不足

过度学习 (overfitting)：当模型参数过多时，极易对已有数据学习过度而丧失对未知数据的预测能力

超参数优化：需要繁琐的人工调试 → 费时费力。解决方法：自适应参数优化、贝叶斯参数优化。

2、学习算法的局限性

梯度递减算法: 对于复杂问题，很容易被局部最优解捕获。

反向传播算法: 当误差信号反向一层层传播时，其幅值随着层数增加而级数减小。

深层网络: 当层数非常多时，就没有足够的计算资源和算法进行整体学习

3、现有数字化计算机架构不足以支撑

计算量随维数呈级数增长 (维数诅咒) 人类只能处理维数很低的信息，但是大脑模型是建立在极高维的模型上 (数以千亿计的神经细胞，数以百万亿计的神经突触) 现有计算机无法完全仿真人脑。
旗鱼科技是润建股份控股子公司，在人工智能领域深耕多年，产品有巧见云3D内容生产平台、3D LED大屏、VR/AR眼镜、无线会议室等，与军方和学院都有密切合作，感兴趣的话可以搜索看看。

Answer 2

中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。