达优高科 一、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。
二、人工智能对社会的发展体现在？
也就是减轻人类劳动量而已，将一些重复率较大的工作程序化而已，用机器替代人力是减轻人类的体力消耗，可不是完全取代人类，更有且操作机器的还是人类自己，人工智能终究是个操作的程序而已，主动权还是人类自己本身，所以，人工智能对人类社会发展就是体现在减轻劳动量节省体力这点强，其他分意义均不大
三、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。
四、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。
五、人工智能的发展？
经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。
随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
六、人工智能发展纲要？
一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。
二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。
三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。
七、人工智能发展理念？
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。
2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。
国内人工智能行业的发展现状
人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。
经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。
随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。
在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。
我国人工智能相关人才缺口超过500万
随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。
从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。
在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。
大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。
这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。
智能化是未来的重要趋势之一
随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。
为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。
在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。
八、人工智能发展摘要：从过去、现在到未来
过去
人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展可以追溯到上世纪50年代，当时研究人员开始探索如何创建能够模拟人类智能的系统。早期的人工智能主要集中于规则和逻辑推理，通过编写程序来解决特定问题。然而，由于计算能力和数据量的限制，早期人工智能系统的效果并不理想，随后进入了一个低谷期。
直到20世纪90年代，随着计算机的快速发展和大数据的崛起，人工智能得到了重新关注。机器学习（Machine Learning）成为人工智能的重要分支，其通过使用模型和算法来使计算机具备从数据中学习和自主改进的能力。这给人工智能的发展注入了新的活力，大量应用开始涌现，如语音识别、图像识别和推荐系统等。
现在
当前，人工智能已经广泛应用于各个行业和领域。在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择，大大提高了医疗效率和准确度。在金融领域，人工智能可以进行风险评估和交易预测，帮助投资者做出更明智的决策。在交通领域，人工智能可以实现自动驾驶，提升交通安全和效率。
人工智能在社交媒体、电子商务、教育、农业等多个领域都有广泛应用，而且还在不断发展和创新。深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一种技术，通过模拟人脑神经网络的结构和运行方式，使得机器在处理大规模数据时能够更加准确和高效。此外，自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等领域也取得了显著进展。
未来
人工智能的未来充满了无限可能。随着计算能力的不断提升、数据量的持续增长和算法的不断改进，人工智能在解决更复杂的问题和应用领域上将会有更大的突破。例如，在医疗领域，人工智能有望帮助开发新药、提供个性化的诊疗方案，甚至是进行基因编辑。
另外，人工智能可能对社会带来一定的挑战。自动化将会取代某些传统人力工作，对就业市场产生影响；数据隐私和伦理问题也需要我们认真思考和解决。因此，人工智能的发展需要在技术创新的同时，注重法律、道德和社会的规范和监管。
总之，人工智能的发展已经取得了长足进步，但仍然面临许多挑战和机遇。我们期待着人工智能能够为人类带来更大的价值，并希望能在发展的过程中解决相关的问题和困扰，共同构建一个充满智能化的未来。
九、人工智能现在的发展前景如何？
这一波疫情，人工智能凭借独特优势站上了抗疫的浪尖。期间，感通行、疫情问询机器人、AI测温、防疫指挥平台，在抗议期间起到了很重好的作用，然而这些也只是AI产业的一个个小小缩影~可能还有人不知道什么是人工智能，这里给来给大家普及一下我自己对人工智能的理解。
什么是人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。比如最近的聊天技术人员，ChatGPT以及ACIG的图片视频的生产都是人工智能表现的也一种形式！
人工智能的发展历程
人工智能发展的历史可以分为三个阶段，技术驱动阶段、数据驱动阶段、情境驱动阶段
我们可以看到从1956年开始就有了AI领域的雏形，当时计算机科学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”概念，并于同年举办了“达特茅斯会议”，正式确立了“人工智能”这一概念。从此，人工智能领域逐渐走出雏形。
在20世纪60年代~70年代，研究者开始探索使用符号推理和逻辑推理来模拟人类的思维过程，开启了知识符号阶段。
在80年代，知识工程与专家系统成为主流，试图通过人类专家的知识解决特定领域的问题。直到90年代，AI领域遭遇低谷，专家系统无法应对复杂问题，发展陷入瓶颈。然而，随着互联网的普及，大数据成为推动AI发展的关键要素。
2010年代起，深度学习技术的崛起改变了AI的命运，通过神经网络的层次化学习，取得了图像识别、语音识别等领域的重大突破。
如今随着计算能力、存储资源和网络带宽的飞跃式提升，云计算、超级计算、量子计算平台的构建与应用以及大规模数据的不断积累，尤其是来自各行各业的需求驱动，人工智能的研发和应用到了真正万事俱备、水到渠成的时期，甚至驱动了第四次技术革命的到来。
人工智能的应用场景
网络时代的到来为人工智能的研发提供了机遇与驱动力。计算机网络，尤其是互联网，是理想的人工智能实验床，因为整个互联网就可以看成是一个传感器密集、大规模并行的自治、虚拟机器人系统。
当面在我也提到的疫情防疫智能平台，疫情问询机器人，定理证明、医疗诊断系统，以及人脸测试仪器等都是生活中对人们的生活中起到了很大的帮助~
目前最受关注的人工智能技术是深度学习和强化学习，代表性的典型应用包括图像识别、视频分析、语音识别、文本分析、机器人系统、无人系统、人机对弈、遗传编程等。例如目前最流行的“刷脸”，就是一种基于深度学习的图像识别在生物身份认证领域中的应用。
AI+医疗
近年来，“AI+医疗”迅速发展，凭借其智能化、自动化的特点，主要应用于公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付等方面
比如疫情期间，依图医疗和上海公共卫生临床中心合作推出了业内第一款智能评估新型冠状病毒性肺炎的AI影像产品。
AI+交通
在智慧交通领域，AI将进入每一台汽车，每一段道路，打造真正安全的自动驾驶，将带动智慧交通、机器人、AI芯片、传感器、高精度地图、控制系统、汽车制造，成为下一代巨大的操作系统。
从而利用人工智能、物联网、云计算、大数据和5G等技术，实现交通智能化，从而提升城市交通便利水平，提高道路通行速度，优化人车交互体验。
AI+零售
AI将主要应用于智能客服、精准营销、无人化零售、智能化运营等服务，促使产业中“人—货—场”结构发生变化，让产业链各环节的信息加快流转，并提高产业整体数字化水平。
AI+信息检索
智能信息检索系统可以理解一些自然语言，允许用自然语言进行各种查询，并且训练自己的推理能力，能够根据储存的事实推断出我们需要的答案，还具有一定的常识知识来补充科学专业知识。另外，智能驾驶、机器人、智能医疗等领域，AI+制造业等等，人工智能和大数据技术可帮助制造企业把隐藏在海量数据中有用的深层次的知识和信息自动挖掘出来，以提升制造业在控制、优化、调度、管理等各个层面分析和解决问题的能力。
AI发展面临的四个痛点
1、缺少训练数据
2、缺少比较情境化的应用
3、商业化路径比较远
4、通用性人工智能还很远
虽然已经积累了大量的数据，但是平均到每家企业来说，可以获得的数据来源还比较单一，还有一些能够被采集到的数据量占人类生活中所产生信息量的10%左右，在这其中能够被分析的数据更是少之又少。目前而言，像科幻类电影中那些有情感，能够独立解决问题，能够识别甚至预测人类社会发展的人工智能叫做强人工智能。如今的发展阶段还是在起步的阶段！
用到的技术
其实ACIG和chatGPT一样，通过需要一些大规模语言来奠定基础，人工智能用到的技术：机器学习，其中包括监督学习、无监督学习和强化学习，深度学习、NLP自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、遗传算法，HCI等等，这只是人工智能技术领域中的一部分，更多的技术可以关注乎官方「知乎知学堂」和「AGI课堂」联动，推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，这里会让你学习更多的AI方面的知识
未来发展方向
我们都是知道，人的智能在于事前的无数据，机器的智能在于事后的有数据，而数据的价值和意义是由人确定的，所以是可变的，所以有机无人的数据是注定无用的。
所以人机融合智能是未来人工智能的发展方向！ 随着数字化以及产业数据基础设施的完善，提升产业整体的效率，实现产业互联网价值最大化，未来，人工智能给人类带来的潜在影响可能有许多方面，它可以渗透到社会的许多领域，可以渗透到人们生活和工作的方方面面。
目前随着所谓的生成 AI 的到来，例如 ChatGPT，几十年来 AI 进步的缓慢进展感觉更像是一个巨大的飞跃。目前很多公司的程序都是面向ChatGPT进行写代码了！
PS：目前人工智能已经深入到了各个领域，就拿我们程序员来说，目前程序员都都是面向ChatGPT开发，很多公司都在开发自己的chatGpt了，同时也要有很多公司在训练自己的AI大规模模型，如果你想了解基于AI的llm 技术，最高效的方式就是看视频教程，推荐知乎官方「知乎知学堂」和「AGI课堂」联动，推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，里面有介绍了在llm 的时代，看了后就可以对于整个大模型的现状有个了解了，个人感觉学到了很多的AI知识
个人觉得程序要应该如何抓住这次机会，并且讲解了llm fine tuning 和 开源工具LangChain 等技术干货。
总之，人工智能领域的发展在我看来是有着相当的前景的！
总结
于哥认为中国AI的发展前景非常乐观，并且有政府和企业的支持、技术创新、人才储备应用前景以及商业价值，都为AI的发展提供了 有力的保障。同时随着技术的不断创新，和应用范围的不断扩大，中国的AI也面临着新的挑战和机遇，相信随着大家的不断努力和探索，中国的AI将会为经济和社会发展带来更多而惊喜！
十、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。
