人工智能是現(xiàn)今的發(fā)展主力，也是未來(lái)的發(fā)展主流。為增進(jìn)大家對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)人工智能的優(yōu)點(diǎn)、人工智能的缺點(diǎn)，以及人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域予以介紹。如果你對(duì)人工智能具有興趣，不妨和小編一起來(lái)繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能優(yōu)缺點(diǎn)

1、人工智能優(yōu)勢(shì)

人工智能主要用于解決復(fù)雜的問(wèn)題。由于汽車(chē)行業(yè)存在許多難題，人工智能在推進(jìn)汽車(chē)技術(shù)方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。部署自動(dòng)駕駛汽車(chē)的承諾主要取決于新的人工智能技術(shù)。似乎幾乎達(dá)成共識(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)未來(lái) AV 部署成功的主要方法。

好消息是人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還處于研發(fā)階段。這意味著未來(lái)的進(jìn)步將領(lǐng)先于預(yù)期的突破性創(chuàng)新。隨著全球范圍內(nèi)持續(xù)廣泛的人工智能投資，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將解決許多更復(fù)雜的問(wèn)題，包括汽車(chē)行業(yè)的挑戰(zhàn)，這是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

2、人工智能的缺點(diǎn)

開(kāi)發(fā)和部署人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)之一是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充分訓(xùn)練。一般來(lái)說(shuō)，問(wèn)題越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就必須越復(fù)雜。這意味著大型模型。培訓(xùn)需要大量資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)設(shè)計(jì)和測(cè)試依賴(lài)大型數(shù)據(jù)集的 AI 模型，以驗(yàn)證模型是否像宣傳的那樣工作。

AI 模型需要大量訓(xùn)練，這意味著需要獲取大型數(shù)據(jù)庫(kù)。更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集變得可用，但訓(xùn)練仍然是一項(xiàng)耗時(shí)且昂貴的任務(wù)。大多數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)也必須由人類(lèi)標(biāo)記，以使 AI 模型能夠?qū)W習(xí)并變得熟練。人們?cè)絹?lái)越擔(dān)心偏見(jiàn)正在蔓延到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。

然后是黑盒問(wèn)題：仍然很難確定 AI 模型如何做出決策。對(duì)于自治系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，這種模糊性仍然是一個(gè)大問(wèn)題。需要更好的解決方案。

另一個(gè)問(wèn)題涉及模型對(duì)微小數(shù)據(jù)變化的敏感性。該漏洞引發(fā)了安全問(wèn)題，包括入侵自主系統(tǒng)的可能性以及由此產(chǎn)生的對(duì) AV 安全的威脅。

缺乏人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)是汽車(chē)和其他行業(yè)的另一個(gè)重大缺陷，這種技能差距不太可能很快得到彌補(bǔ)。

解決問(wèn)題的推理階段也有缺點(diǎn)。大型模型，尤其是 AV 模型，需要巨大的計(jì)算資源來(lái)處理傳感器數(shù)據(jù)并支持復(fù)雜的軟件。這些資源還需要電力，這在汽車(chē)應(yīng)用中總是有限的。

新興技術(shù)將提高能力并降低推理成本，包括新興的人工智能芯片技術(shù)、激光雷達(dá)價(jià)格的下降和傳感器性能的提高。

推理的最大缺點(diǎn)是黑盒問(wèn)題或 AI 可解釋性。人工智能系統(tǒng)仍然無(wú)法解釋它們是如何做出決策的，從而產(chǎn)生了許多人工智能信任問(wèn)題。對(duì)于汽車(chē)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這是行不通的。(我將在以后的專(zhuān)欄中探討有關(guān) AI 可解釋性的問(wèn)題。)

二、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

1、問(wèn)題求解

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問(wèn)題分解成一些較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤(pán)棋和國(guó)際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類(lèi)棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問(wèn)題是涉及問(wèn)題的原概念，在人工智能中叫問(wèn)題表示的選擇，人們常能找到某種思考問(wèn)題的方法，從而使求解變易而解決該問(wèn)題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問(wèn)題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。

2、邏輯推理

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的題。定理尋找一個(gè)證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問(wèn)題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。

3、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過(guò)多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用，生成和理解自然語(yǔ)言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問(wèn)題。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)人工智能的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類(lèi)別的文章，可以在網(wǎng)頁(yè)頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。