人工智能仍然缺乏的是什么？

人工智能使机器能够从经验中学习，适应新的输入，并执行一些重要的任务。今天你听到的大多数人工智能例子，从下棋的计算机到自动驾驶汽车，都更多地依赖于深度学习和自然语言处理。在这些最新技术的帮助下，网络通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成一些特定的任务。人工智能的未来正在获得很大的吸引力。

人工智能是如何产生的？

人工智能的工作原理是将海量数据与交互式、快速处理和智能算法相结合，从而允许软件自动学习数据中的特征或模式。认知计算是人工智能一个子领域的一部分，该领域致力于与机器进行自然的、类似人类的交互。这就是人工智能与人类创造力之间的区别。

什么是人工智能中的智能

在AI的范围内，智能的定义是决策能力、证明结果的能力、逻辑思维的能力、学习和提高的能力。嗯，很多人都在讨论人工智能和人类智能，谁更好，这场辩论还在继续。

人工智能的特点

面部识别：

人脸识别是人工智能应用的一种形式，它借助人脸的特征、形状和数字图像来帮助识别人脸。

在未来的日子里，这种认脸的想法已经给每个行业带来了一些不利影响；然而，在2019年，我们将以更高的坚定不移的质量和精确度看到这个组件。我们有效地注意到了Facebook的庄严面孔程序，该程序将毫不费力地为我们所爱的人贴上面部确认标签，而凤凰卫视之前使用面部确认突出显示来打开电话。

以人工智能面部识别推动百胜中国控股有限公司的肯德基，中国最著名的合理进化的生活方式之一是利用机械臂提供冷冻酸奶蛋筒，并使用面部识别创新来点餐和分期付款。

人工神经网络：

人工神经网络的工作原理与人类神经元相似。人脑由2000多亿个神经元组成，在人脑中发挥作用。人工神经元的开发是为了让计算机或机器人的行为像人类一样。这也是人工智能的未来。

这些神经元被注入了相当多的信息来获得。他们接受信息作为一种贡献，以传达所要求的行政当局的意见。

外国对神经系统感兴趣，并将其用于形式音乐，以提高请求满足度和对治疗问题的判断力。2019年退潮和神经流系统有了很大的发展，并将继续进行探索，以提高其充分性。我们可以永远利用这些应用程序，调整环境。

量子计算：

量子计算机正在使用量子物理进行计算，它也将给出与超级计算机一样准确的结果。量子计算机可以解决传统机器无法完成的复杂任务。

2019年将会有更多关于量子PC的研究，以及如何制定程序来降低错误率，从而使重大计算成为可能。根据量子信息和计算机科学联合中心(QuICS)的联合老板安德鲁·查尔兹的说法，“目前的失误率已经超出了可以执行的计算范围，如果我们想要取得一些引人入胜的成果，我们必须完成得更好。”

人工智能的类型：

人工智能的不同类型被归类为两个主要分类：类型1或基本和类型2或高级。类型1人工智能实现的系统是基于各种参数在输入编程输出结构上工作的机器。此外，类2还根据实时事件、累积、场景和实体做出一些决策，以纳入一些考虑因素。各种情况都是动态的，甚至需要对第二类人工智能实施的机器施加观察影响。它们在大多数情况下也被认为是一种情绪，因为它们可以像人类一样做出反应，并能够识别和分析。

弱/狭隘的人工智能

这种人工智能将主要狭隘地专注于一项任务，而不是借助一系列任务的通用自动化系统专注于多种功能。智能程度低得多的机器在其有限的容量阈值内遵循这一机制。例如，在像纸牌这样的游戏中，当它与人类对手竞争时，所有的规则、动作和指令都会被灌输。

强大的人工智能

在这个系统中，计算机在行业普遍采用的人工智能的帮助下，进行类似于人类思维的评估和推理。它还展示了对一些复杂问题的智慧。这台机器也会更情绪化，因为它可以在内部算法的帮助下响应复杂的查询。语音人工智能助手，如Siri，谷歌助手和Cortana，都是强大的人工智能的例子，可以粗俗地回答随机和复杂的问题。

无功电机

同样众所周知的是，这些机器是一台微小的机器，不依赖于过去的一些知识来跟进未来的案件。它们可以在不需要任何近期记忆或信息的情况下，根据当前的条件，在一系列参数变化的情况下创造基本的预期。像PC上的国际象棋这样的游戏就是这种机器的一个值得称赞的例子，它的走法依赖于当前的条件，而没有更早的信息。

有限的内存

他们可以利用从过去发生的事情中保存下来的数据来决定未来的选择。例如，驾驶合作者可以根据对参数的唯一和任意估计采取现场期权。他们同样可以利用最近访问过的任何领土的数据来提供最好的遍历路线。

心理理论

这些机器可以对任何依赖于沉思、情景、感觉、信念等的反应做出反应。它们非常适合人类的风度感知和社会协作。

自我意识

这些框架可以利用它们依赖于条件、内部性质、条件和状态的天赋。这台机器在未来的执行方面有很大的延伸性。

关于人工智能的四大误区

如果你在过去这么多年里读过任何媒体，你可能会听到围绕人工智能的嗡嗡声，失业率等申领失业救济金的人甚至会随着支持人工智能的机器人接管我们的工作而飙升。

这听起来是不是有点像预言中的灾难，但又是假的？计算机化推理是人类个性的软件工程再现，它可以进行程序推理，发现重要性，并利用相遇来学习和提炼其基本原理。人工智能领域已经存在了相当长的一段时间；然而，表面上看起来像人类的知识似乎仍然无法实现。虽然你刚刚开始以某种形式或结构接触人工智能，可能是利用Siri进行语音识别，或者挑选一部由Netflix的提议策划的电影计算，但围绕计算机推理、机器人和创新的骚动已经催生了大量传奇故事和误导性判断，特别是它对人们和我们最终工作命运的影响。以下是关于人工智能的最大神话的回顾，以及你必须知道的所有单独的神话。

误区1：人工智能的思维方式和人类一样

此外，与流行的看法相反，人工智能高度装备了一些复杂的数据和高效完成任务的过程，因为它缺乏认知思维，需要遵循人类为其创造的逻辑和数据集。

同样，我们还没有弄清楚人工智能的未来如何协调人类适应不断变化的情况和理论程序想法的能力，例如嘲弄、麻烦和欣喜。尽管自50年代该领域建立以来，人工智能已经取得了长足的进步，但它仍然特别依赖于人们组装其结构。

误区2：人工智能太难采用了

埃森哲报告称，如果所有行业的公司都像表现最好的公司一样投资人工智能，他们将把收入水平提高40%。

这促使我们推断，尽管人工智能被认为是一项令人难以置信的资产，但工业对人工智能的采用迄今仍令人恐惧。虽然现在可能不是所有组织都普遍接受，但我们预计将会收到。例如，到目前为止，我们观察到谷歌使用人工智能来识别其服务器场何时升温，并在需要时将冷却框架自动化，从而为他们节省了数千美元的高昂生命力成本。亚马逊还使用了具有先见之明的人工智能来帮助他们做出关键的满意选择。在基地，所有协会都将考虑他们的业务困难是否可以通过人工智能来解决，以及一个系统对他们的团队来说可能是什么样子。

迷思3：人工智能将损害就业率

虽然它比制造业和汽车等一些行业要准确得多，但在采用人工智能的帮助下，它将比其他行业困难得多，但高德纳声称，比起已经派遣的工作岗位，更多的工作岗位将有助于从人工智能中崛起。

根据他们的报告，到一年后，人工智能将在美国疏散180万个就业岗位，到我们有利的位置将创造230万个新的就业岗位。更令人振奋的消息是，今天美国的失业率为3.6%，这是近50年来的最低水平，尽管人工智能的选择范围扩大了。这些进步不仅会影响内部劳动力，还会影响独立雇佣的专家。德勤报告称，到2020年，不同行业的选择性劳动者将增加到4200万人。

误区4：人工智能在人类协作方面不实用

一家公司可以实施的最好和新的人工智能战略是使用增加的劳动力，将社交和人工智能结合在一起。

高德纳支持这一假设，保证人工智能的增加将创造2.9万亿美元的商业尊重，并恢复62亿美元的工作效率。它普遍同意，人工智能将帮助人们完成他们的常规工作，节省他们的时间，并重建他们的活动请求。德勤将这一劳动力变动称为“超级工作”。超级工作代表将与人工智能密切合作，做出专门的、解释性的、批判性的选择，以改进程序。这些新职业将需要重新培养工人的兴趣，并在他们发展的过程中提供持续的帮助。幸运的是，有正在开发的人工智能协调努力工具，可以帮助使这一点保持一致，例如，人工智能授权的劳动力安排，使团队能够平衡适应性差事和外部能力，并将时间倒退到他们的时间表中，专注于不同的活动。

人工智能革命

在第四次革命中，我们已经看到计算机化的兴起超过了劳动力。随着我们进入5日，人工智能的未来将再次改变我们的工作方式。

就像这之前的每一项新变化一样，在它被广泛接受之前，将会有恐惧和不确定的倾向。事实上，人工智能将在以后的工作中承担一项重要的工作，它将是有问题的；然而，利用它来进一步促进我们的潜在利益，并使人们能够专注于热心的工作，离开以前的日常工作，这完全在我们的控制之内。

人工智能面临的挑战和机遇

1.计算并没有那么高级

机器学习和一些似乎最有益的深度学习技术需要一系列计算才能在纳秒或微秒甚至更慢的时间内做出非常快的计算！

这表明，这些人工智能系统使用了大量的处理能力。

模拟智能在大师对话中已经有很长一段时间了。此外，事实证明，一直没有足够的能力来实施这些人工智能战略。

云计算和巨大的并行处理框架目前对这些战略的执行起到了推动作用。然而，随着信息量的增加，深刻的学习朝着逐步复杂的计算的机械化方向发展，分布式计算将无济于事！

2.支持的人越来越少

人工智能实现在市场上没有那么多足够的案例。即使没有它，没有任何组织会对向基于人工智能的项目投资更感兴趣。这也清楚地意味着，已经有一些组织参与了将资金投入基于人工智能的产品的各种开发。

此外，一些不足的个人可能会导致不同的组织理解机器控制的进步在地球上的愿景，成为采用人工智能的障碍。简单地说，我们可以说，没有足够的个人意识到如何在没有任何人输入的情况下操作思考和学习的机器。

对于这个问题的解决方案，一个温和的解决方案是常驻信息研究员。尽管如此，这也不是一项永久或真正的安排。另一种选择是向提供舞台和设备的方向迈进，这些舞台和设备可以授权人工智能驱动的工作“作为帮助”。与在没有任何准备的情况下开始一切相反，协会可以立即做出安排，并适应他们的信息。

3.建立信任

人工智能采用的另一个障碍是，它更像是人们的黑匣子。当人们甚至不理解这个决定是如何做出的时，他们会感到不舒服。在更多的例子中，银行使用同样基于线性数学的算法，而且解释这些算法以及它们如何从输入到达输出也很容易。这是当今场景中的主要人工智能问题之一。

随后，在某些地方，人工智能没有在个人之间建立信任的选择。更重要的是，这个问题的核心安排似乎是让个人有机会看到这项创新真正奏效。无论如何，这件事的事实相对来说是非同寻常的。更重要的是，它表明，通过越来越准确的预测，有大量的机会来改善情况。

它引发了违反政府规定的问题。假设，指导方针中的一条规定，居民可以保留在人工智能的帮助下做出的选择的澄清的特权。因此，建立信任可能会给人工智能带来挑战。

4.One Track Minds

应该考虑的多重假情报问题之一是，大多数人工智能的实现都是高度专业化的。我们也把它称为应用人工智能的专业化。它也是为了完成一项单一的任务而建立的，并不断学习变得越来越好。

它追求的程序是查看给定的数据源和创建的结果。它会关注最好的结果，并记下人们对信息的尊重。总而言之，人工智能是独一无二的，可以像人一样弹跳到任何任务中。尽管如此，它还没有晚些时候到来。

这必然意味着，AI应该做好准备，以确保他们的答案不会引发不同的问题。特别是，这些领土中的每一个都超过了它们打算考虑的领土。

5.可证明性

致力于基于人工智能产品的组织甚至无法清楚地展示他们的愿景以及他们在人工智能问题和技术的帮助下取得了什么成就。人们怀疑这项最新的技术，它是如何做出决定的，它的所有选择是否也都是完美的！

此外，这种困惑已经笼罩在个人的心理上。更重要的是，最终，作为人工智能预期背后的数字漏洞的一个可能性仍然是一个模糊的联想领域。

他们不能证明人工智能框架的必要领导过程是优秀的。此外，它不是任何人，但解决办法可能在于使人工智能合乎逻辑、可证明和简单。协会应该执行理性人工智能。

6.数据隐私和安全

大多数人工智能应用程序也是基于海量数据进行学习，甚至做出智能决策。机器学习系统依赖于通常是个人和敏感的数据。

这些框架从信息中获益并自我发展。由于这种系统性的学习，这些ML框架可能会倾向于信息破裂和欺诈。欧盟已经实施了《一般数据保护条例》(GDPR)，以确保个人信息的全面保险。

这一进展是在调查了客户对越来越多的机器决定的注意力进行扩展后得出的。此外，还有一个名为联合发现(Federated Discovery)的非凡战略，计划扰乱人工智能的世界观。

这种联合学习将敦促信息研究人员在不影响客户信息安全和保密的情况下进行人工智能。

7.算法偏差

人工智能采用的一个障碍是，他们的好坏取决于他们接受培训的数据量。错误的数据往往更多地与性别、种族、社区或种族偏见有关。这也是人工智能未来存在的一个风险。

限制性计算被用来发现谁允许保释，谁的预付款是授权的，等等。如果在做出关键选择的计算中掩盖的倾向没有被发现，可能会导致欺骗性的和不必要的结果。

在未来，这种倾向将更具特色。同样数量的人工智能框架将继续准备使用可怕的信息。因此，在协会逐渐削弱人工智能之前，迫切需要的是用公正的信息开发这些框架，并进行可以充分澄清的计算。

8.数据稀缺

事实是，组织现在比以往任何时候都可以访问更多的数据。此外，更适用于AP应用程序学习的数据集也很少。此外，经过监督学习培训的最强大的人工智能机器。

这种准备需要命名信息。标记的信息被分类，以使机器有理由学习。关于指定信息的另一件事是，它有一个约束点。在未来，日益麻烦的计算的机器人计算只会加剧这个问题。

在任何情况下，都有一束期待。随着时间的推移，协会正在将资源投入到结构技术中，并专注于让人工智能模型学习的最佳方式，而不考虑命名信息的短缺。

人工智能怎么可能是危险的？

大多数研究人员都同意，超级智能的人工智能更有可能表现出人类的情感，无论是恨还是爱，没有这样的理由期待人工智能变得故意仁慈或恶毒。相反，在考虑人工智能可能成为一种风险时，专家认为这两种情况主要是由于：

人工智能经过修改是为了完成一些毁灭性的事情：自动武器是为谋杀定制的人造推理框架。在个人不适当的部分手中，这些武器可以在没有太大理由的情况下导致大规模损失。此外，人工智能武器竞赛可能会无意中引发一场人工智能战争，同样会带来大规模损失。为了避免被对手挫败，这些武器的意图将更多地是令人难以置信地难以“关闭”，因此可以想象，人们可能会失去对这种情况的控制。这种危险也是一种危险，即使在有限的人工智能下也是可用的，但随着人工智能知识水平和独立性的增加而发展。

人工智能是为了完成一些有利的事情而定制的。然而，它为实现其目标建立了一个毁灭性的战略：这可能在任何时候发生，我们忽视了完全调整AI的目标以适应我们自己的目标，这是非常麻烦的。如果你请求一辆忠诚、明智的车辆在这种情况下尽可能快地把你送到机场航站楼，它可能会让你被直升机追赶到那里，并被拉票，而不是做你需要的事情，而实际上是你要求的事情。一个巧妙的框架被赋予以目标为导向的再工程风险的可能性很小，它可能会对我们的环境造成破坏作为反应，并将人类阻止这种破坏的努力视为一种需要应对的风险。

正如这些模型所代表的那样，对尖端人工智能的担忧还不是恶性的能力。一个高度精通的人工智能在实现其目标方面将令人惊讶地伟大，如果这些目标与我们自己的目标不一致，我们就有问题了。你很可能不是一个精明的讨厌昆虫的人，出于报复而踩在蚂蚁身上，然而，如果你负责一项水电环保电力活力项目，而这个地区有一个蚂蚁栖息地，足以让蚂蚁不知所措，这对蚂蚁来说是不合适的。人工智能安全的一个关键目标是调查永远不要让人类处于这些蚂蚁的境地。因此，在探索人工智能的不同领域之前，我们需要准确地挑战人工智能的问题。

人工智能的弊端

人工智能也有多个问题需要考虑和适当解决。

人工智能与人类创造力

关于人工智能应用程序的一个重要问题是伦理和一些道德价值观。创造一些人类的复制品在伦理上是正确的吗？我们的模型价值是否允许用户在其智能的帮助下发展，而智能也是人工智能在商业上的重大挑战之一？

高成本

人工智能的创造需要巨大的成本，因为它们是非常复杂的机器；它的维修和维护甚至需要巨大的成本。

他们还拥有软件程序，在这些程序的帮助下，他们需要许多排名中的一些，以满足不断变化的环境的需要，以及对最新机器每天变得更智能的需求。

在危险故障的情况下，恢复丢失的代码和恢复系统的过程也可能需要大量的成本和时间。因此，它甚至对行业采用人工智能构成了障碍。

人类的触觉

机器取代人类的想法听起来很棒。它还看起来将把我们所有人从所有的痛苦中解救出来。但这令人兴奋吗？在人工智能的世界里，像真诚工作、在归属感和奉献的帮助下这样的概念是不存在的。人工智能存在多重风险，少数公共部门机构也是如此。这就是人工智能与人类智能之争的开始。

比方说在医院工作的机器人。你能想象他们表现出人类所拥有的关怀和关怀吗？

一些伟大的概念，如理解、关怀和团结，在机器的帮助下是不能理解的，所以它们是智能的，因为它们总是缺乏人类的触觉。

在特定行业造成失业

人工智能的另一个风险是，它可能会导致一些不同领域的失业。在一台机器可以做一些归档和缓期工作的时候，那么为什么雇主要支付给员工和员工的工资。此外，一个人不可能在没有休息的情况下昼夜工作。管理层的偏好也发生了变化，这甚至导致了失业问题。

涉及的成本太高了。

让一台机器高效地完成你的工作并不是一件容易的事情。购买、维修和维护成本需要很高的投资。我们有时甚至应该包括购买软件的费用，以根据不断变化的要求更新软件。此外，只有那些负担得起这些费用的组织才能进行人工智能。因此，这是人工智能在商业领域面临的挑战之一。

可以做的坏事多于好事

想象一下，这样一项令人难以置信的技术恰好掌握在恐怖分子手中，他们也将利用人工智能实施一些犯罪，这也将产生比任何人想象的更重大的影响。此外，当人工智能用于执行各种任务时。

人工智能在商业中的机遇

是的，有一些挑战和风险已经与商业中的人工智能实施相关。但就像硬币的两个不同面孔一样，AI和ML也为企业提供了各种机会。由于与AI和ML相关的机会，许多公司聘请敬业的印度开发人员来开发他们的基于AI的应用程序，并寻找解决方案来应对商业上的人工智能挑战。让我们逐一来看看：

1.市场营销中的人工智能

最大限度地增加营销预算，专注于高绩效的营销战略是每个小企业的梦想。此外，每一家公司都想了解哪些营销活动提供了最高水平的投资。

在任何情况下，它都会花费大量的精力来筛选和分解每一个媒体渠道上的信息。在这里，AI推广安排的工作就来了！

模拟智能增强了各个阶段的能力；例如，Acquisio可以在没有太多伸展帮助的情况下，通过Google Adword、Facebook和Bing等不同渠道横向展示任务。

这个人工智能赋能的层在倾斜调查计算的帮助下检查重要的十字军东征信息，并建议运输促进演习，带来最好的结果。

它机械化了惯常的报价和屏幕，通常是展示支出，这样企业家就可以减少花在跟踪广告努力上的时间，并专注于其他重要领域。

2.使用人工智能技术跟踪竞争对手

有时，跟踪竞争对手的动向总是更重要的。此外，由于日程繁忙，大多数企业主无法审查竞争。

像蜡笔这样具有攻击性的考试用具有很多种。他们在网站、基于网络的生活和应用程序等各种渠道的帮助下跟踪竞争者。此外，他们还为创业者提供了就近的调查，了解竞争者在广告安排上的任何调整，如价值变化、简单的信息更改和公关练习。

3.轻松利用大数据

小企业主愿意利用海量的线上和线下信息做出一些知情的、推动他们业务增长的决策，这不仅仅是一个巨大的惊喜。

人工智能控制的商业仪器最耐人寻味的一点是，它们可以安装在每个提供数据的工作过程中，并提供非常相关的、同样重要的知识。

基于计算机的智能商业工具，如猴子学习，跨不同渠道横向协调和调查信息，并完成节省时间的审查和细节，如谷歌表格中的概念调查，CSV等。

4.AI集成客户支持解决方案

自动化聊天系统允许小型企业扩大他们的客户服务工作，甚至释放出更多要求更高的客户交互所需的资源。

基于计算机的智能客户帮助安排，如DigitalGenius或ChattyPeople，建议或机械化回答即将到来的客户问题，订购帮助票据，并将请求或消息定向到适当的办公室。

当你在客户协助中使用人工智能时，你会看到普通的照顾时间显著减少。此外，它还可以提高您的客户支持团队的总体响应能力。

5.CRMS中的人工智能

如果您知道如何将您的客户关系管理提升到以下级别，并获得有助于监督与现有和计划客户的关联的重要知识，您会有何感想！

植入人工智能有用功能的CRM阶段可以进行持续的信息调查，以给出预期，就像建议取决于您组织的一种业务流程和客户信息一样。

结论

创造人工智能可能是人类的预算事件之一。如果建设性地使用和开发，我们甚至可以使用人工智能来消除人类种族中的贫困和饥饿。

关于我们将实现如此卓越的人工智能程度的争论一直在持续。人类推理的制造者和罪魁祸首要求机器知识是有用的，并且已经被用来支持人类。

计算机推理的强度是不能忽视的，它意外地导致了毁灭和伤害。帮助我们更好地控制它的是对人为推理的意义的检查和自上而下的调查。仅凭研究就可以监控人工智能可能不安全的结果，并帮助我们从这一发展的产品中充电。

在目前的情况下，人工智能的未来肯定会加快步伐，不仅会改变我们的生活或思维方式，还会探索一些新的地平线，即使是它的空间或海洋。人类在定义他们的愿望和迅速将他们的愿望转化为现实方面正变得越来越好。事情也将继续发生得如此之快，我们甚至不会注意到微小的变化，并将很容易地设置为适应移动，因为它给我们带来了。