人工智能已经发展到了什么程度？

一、人工智能已经发展到了什么程度？

      目前人工智能尚处在行业发展的初期。

      人工智能虽然经过了60多年的发展，但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的，在60多年的发展历史中，人工智能的研究也经历了多次起起伏伏，随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。

    人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点，其一是人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科，所以内容比较多，其二是人工智能产品的研发难度较大，其三是人工智能产品落地难。

    虽然目前已经有不少智能体（Agent）参与到了生产环境中，但是这些智能体依然具备以下一些局限性：

第一：依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定，离开特定的场景就无法发挥作用，这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性，但是在一些工业生产领域，营造特定的工作环境并不困难，比如汽车制造领域。

第二：依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的，所以大部分决策需要人类给出，智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体，往往都会进行比较全面的辅助作用。

第三：行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论，比如像人一样思考还是合理的思考，像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性，因为这样更容易判断，但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中，发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。

二、人工智能发展到什么程度了？

人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用，从自动驾驶汽车到机器翻译、基于语言模型的文本生成，再到人工智能医疗、金融、保险等各种应用场景，人工智能的发展正在改变我们的世界。

目前，深度学习、机器学习、自然语言处理等技术的应用已经成为人工智能领域的主流。

未来，人工智能将继续向更高的方向发展，如对话型人工智能、智能机器人、量子计算机等。在人类全面理解人脑及其运作的情况下，人工智能的发展将迎来新的飞跃。

三、现在人工智能发展到什么程度了？

现在人工智能已经具备初步的学习能力，能够形成一些新的总结和判断。相信随着科技的发展，人工智能会进化出更强大的能力。

四、人工智能的发展很大程度上依赖于？

人工智能的发展依赖于网络科技的发达。

五、现在的人工智能发展到什么程度了？

现在的人工智能已经发展到了一个比较成熟的阶段，已经广泛应用于工业、商业、医疗等各个领域。以下是一些人工智能目前的发展状况：1. 自然语言处理方面，人工智能已经可以进行语音识别、语言翻译、情感分析等任务。

2. 计算机视觉方面，人工智能已经可以进行图像识别、目标检测、面部识别等任务，能够在图像识别、安防监控等领域有广泛应用。

3. 机器人技术方面，人工智能已经可以实现自主导航、智能控制、决策制定等任务，正在被广泛应用于工业制造、医疗护理等领域。

4. 自主驾驶方面，人工智能可以实现自动驾驶和辅助驾驶，但仍需进一步测试和调试。

5. 大数据分析方面，人工智能可以挖掘和分析大规模复杂的数据，发现数据背后的规律和规律，帮助企业做出更明智的决策。

综上所述，人工智能已经发展到了一个比较成熟的阶段，但仍需不断地完善与提高，才能更好地为人类服务。

六、人工智能已经发展到了什么程度？

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人工智能可分为三个发展阶段，分别为 计算智能、感知智能 和 认知智能。

运算智能：即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是便是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。

感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激做出反应的能力。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段。

认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断、做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。

人工智能产业链可以分为 基础层、技术层 和 应用层 三个层面。

基础层：人工智能基础层是支撑人工智能产业发展的基石，它提供了数据及算力资源，主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务。

技术层：人工智能技术层是人工智能行业发展的核心驱动力，侧重核心技术的研发，主要包括深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台。深度学习框架和开放平台在技术层实现了对技术和算法的封装，使技术快速实现商业化，主要涉及的技术包括计算机视觉、机器学习、语音处理及自然语言处理等。

应用层：人工智能应用层是建立在基础设施层与技术平台层的基础上，结合大数据和分布式计算技术生产针对各行各业的解决方案，解锁行业的人工智能应用场景，是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势，具体应用前景广阔。

机器学习 人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改，让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。基于处理数据种类的不同，可分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。基于学习方法的分类，可分为归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习。基于数据形式的分类，可分为结构化学习和非结构化学习。

深度学习 是机器学习的一种，机器学习是单层的，深度学习是多层的。计算机通过深度学习技术对数据信息进行总结、抽象，并发现其中的规律。在数据输入后，通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，最终对输入的图像、声音等数据进行预测。深度学习框架多硬件平台适配总体架构技术方案包括设备管理层接入接口、算子适配层接入接口，训练框架与推理框架的多硬件适配指标体系包括安装部署、兼容适配、算子支持、模型支持、训练性能、稳定性和易扩展性等。

机器视觉 是指用机器代替人眼来做测量和判断，自动采集并分析图像，以获取控制或评估特定零件和特定活动所需的数据。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。

自然语言处理（NLP）是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理技术是人工智能最早的应用技术，该技术细分领域包括文本分类和聚类、信息检索和过滤、机器翻译等。文本分类和聚类按照关键字词做出统计，建造一个索引库，用于检索。信息检索和过滤是对网络关键词进行瞬时检查并运行处理，机器翻译是利用深度学习算法，进行语言翻译并提升正确性。

人工智能技术在 金融行业 中的应用主要为智能支付、智能风控、智能投研、智能投顾。金融是最依赖数据的行业之一，国内传统金融机构的发展时间并不长，在数据的数量及质量上较欧美发达国家会有一定差距，人工智能的融合可以让机器辅助人工进行数据采集、分析，帮助金融场景实现智能化。人脸识别是针对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通常也叫做人像识别、面部识别。在智能支付领域，人工智能通过生物识别为用户带来更便捷的操控体验，通过建立高频人脸数据库，减少用户二次确认概率，有效拦截照片、面具、视频等手段，从而加强金融服务供给、提高支付运营效能。

工业 是人工智能最具应用潜力的领域之一。工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。

人工智能在 工业制造环节 的应用，可实现非接触检测、提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析和决策等效用，是先进工业的重要组成部分。除此之外，人工智能在工业的应用场景还包括研发、物流、营销、使用、售后等环节。

人工智能在 教育领域 的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析，从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。

智能交通 引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。

智慧医疗 的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。

数据来源：行行查，行业研究数据库

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七、现在的人工智能发展到了什么样的程度？

目前人工智能尚处在行业发展的初期。

      人工智能虽然经过了60多年的发展，但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的，在60多年的发展历史中，人工智能的研究也经历了多次起起伏伏，随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。

    人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点，其一是人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科，所以内容比较多，其二是人工智能产品的研发难度较大，其三是人工智能产品落地难。

    虽然目前已经有不少智能体（Agent）参与到了生产环境中，但是这些智能体依然具备以下一些局限性：

第一：依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定，离开特定的场景就无法发挥作用，这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性，但是在一些工业生产领域，营造特定的工作环境并不困难，比如汽车制造领域。

第二：依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的，所以大部分决策需要人类给出，智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体，往往都会进行比较全面的辅助作用。

第三：行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论，比如像人一样思考还是合理的思考，像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性，因为这样更容易判断，但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中，发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。

八、人工智能机器人发展到什么程度了？

最近不断学习机器人方面的知识，强答一波。首先看机器人需要干啥，机器人一般来说需要感知，定位，导航，决策，但是具体情况下不同的机器人侧重点不一样。

1. 扫地机器人，预先建立房间地图，通过感知的图像中的关键点 建立定位功能，这里没有用到dep learning的东西，导航就是在在地图里行走，没有任何决策，他只能打扫卫生。
2. 室外的机器人 比如慢速的无人车，重要的工作来自于建图，最近看到 高翔分享的他们公司激光slam的相关挑战，可以很多不同场景下，有太多的挑战需要解决，感兴趣的记得关注大神。

3. 可能带有机械臂的机器人 是你想问的，这里面机械臂 抓取物体是科研方向之一，涉及到 物体的感知定位，机械臂的正逆运动学，机械臂的轨迹规划，还有强化学习等，目前我只是学了个皮毛，而且现在没有实现通用智能 ， 就是说只能建立在具体的场景下，当然谷歌等很多研究机构都在更多的基于learning的训练机械臂的研究，感兴趣的可以入坑。

4. 无人车方向，这里面涉及到大量的感知模型，不光是图像还有多传感器融合，然后还有决策方面的，但是因为高速的L4 L5 无人车落地慢， 所以刚才提到的2是很多创业公司努力的方向

5. 语音类的对话机器人，那就受限于 nlp 的进展了， 欢迎入坑。

6 还有其他的机器人，但是其实是一堆机械装置 加上了智能识别的模块 实现了自动化，这样的应用应该会很多，安利一下 学长的 库柏特工业机器人

7. 医疗类的手术机器人 达芬奇手术机器人是其中代表的佼佼者，依靠3d影像系统放大十几倍，强大的交互平台，灵巧的机械装置实现精准手术

基本上现在的机器人可以能够实现一定的避障导航自由，缺乏自主决策自由。 机器人能够看得见， 但是不一定看得懂，看不懂又如何决策呢？ 所以未来出现的大量的机器人应用会是基于特定场景的特定任务 传统的算法+ fancy的人工智能算法的混合体。 在考虑人工智能 的机器人需要考虑成本， 我们的 脑子无价，但是机器人的脑子有价， 需要芯片提供模型的算力支持

九、马来西亚发展程度？

马来西亚已发展成为亚洲经济增长最快的国家之一,年均经济增长率高达6.5%。

马来西亚是一个新兴的多元化经济国家。在1990年代经济突飞猛进，被誉为“亚洲四小虎”国家之一。马来西亚是亚洲地区引人注目的多元化新兴工业国家和世界新兴市场经济体。旅游业是马来西亚的第三大外汇收入来源。

马来西亚是一个对外贸依赖程度较高的国家,由于实行出口导向型经济,从1987年开始马来西亚就保持了8%的高速增长,而且最重要的是保持了10年,这10年对于马来西亚可以说是经济发展的“黄金十年”,带动经济实现了全面高速发展。

十、人工智能发展历程？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：

人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。

知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。

过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。

统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。

深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。

总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。