近十年新一波人工智能(AI)热潮，改变了人类社会的工业、交通、教育、娱乐、生活甚至军事。目前，人工智能的研究方兴未艾。这种人工智能的热潮主要是因为以下技术的发展。下面是边肖为您整理的《人工智能技术现状》，供您阅读！
人工智能开发技术的现状
1.深度学习：作为这场人工智能革命的引擎，深度学习已经在许多领域取得了突破，例如图像识别、语音识别、自然语言处理，以及最近引起全球关注的AlphaGo围棋程序。与传统的机器学习模型相比，深度学习可以从海量数据中自动提取高度抽象的特征，在很多具体任务中可以达到甚至超越人类的表现。
2.强化学习：与监督学习和非监督学习一样，强化学习是第三种机器学习框架。适用于人工智能对自身环境或被要求执行的任务未知的情况，强调如何基于当前环境做出决策，并根据环境给出的奖惩反馈逐步调整自身参数和决策策略，使预期收益最大化。从另一个角度来看，这相当于生物进化，适者生存。比如AlphaGo通过和自己无数次的对弈，通过强化学习来提高自己的下棋水平。
3.人工智能专用芯片：除了算法和模型，近年来计算硬件的发展也推动了人工智能的快速发展。使用NVIDIA图像处理器(GPU)进行矩阵运算，大大加快了深度神经网络的训练速度。随后，各种基于可编程门阵列(FPGA)的人工智能专用芯片层出不穷，英威达也推出了专为人工智能应用设计的加速卡。人工智能专用芯片能够以低功耗实现传统CPU集群的计算能力，同时保持较小的体积，使得人工智能在移动设备中得到广泛应用。
4.大规模机器学习：数据是训练人工智能系统的必要条件。如何快速收集、存储和处理海量数据是人工智能发展中的一个重要问题。数据库系统和大规模机器学习算法的研究也是目前的一个热点。
5.云计算技术：云计算大大降低了大规模机器学习的硬件成本。用户可以根据自己的需求灵活租用高性能硬件，而无需花费时间和金钱去研究、购买和维护管理机器学习任务所需的硬件设备。这大大方便了中小企业和创业者快速搭建自己的机器学习系统。同时，云计算平台往往会部署主流的机器学习工具，让非机器学习领域的研究人员快速上手。
目前，基于机器学习的人工智能已经取得了许多令人瞩目的成就。但是目前机器学习的一个局限是需要大量的标注数据来学习。展望人工智能的未来，如何在技术上更好的发展人工智能？
1.开源代码和共享数据：目前人工智能在全球的快速发展得益于高质量的开源代码，包括谷歌微软等知名公司的作品。有了开源代码，小企业和研究机构可以在短时间内重现最先进的技术供自己使用，并在此基础上进一步改进，推动人工智能的发展。但目前由于涉及企业利益和用户隐私，企业共享数据并不常见，高质量的标注数据是训练人工智能系统的刚需。
2.政府数据公开：在过去的几十年中，通过电子政务的实现，政府积累了大量的数据，但大部分数据只是被存放起来但从未被使用过。这些数据对于分析特定领域乃至整个社会的运行情况，预测未来的走势有着重要的作用。因此，政府应建立良好的数据开放机制，在保护居民隐私的前提下，将有益于民生的数据公开，并鼓励从中发现有用的信息，利用人工智能技术推动社会发展。同时，政府要主动收集对未来需求有用的数据，如各行业的经济数据、交通、教育、医疗等数据。
3.特定领域的人工智能：人工智能技术在学术界取得重大进展的同时，也应该走出实验室，为社会服务。一些传统领域，如交通管理、医疗诊断和法律咨询，仍然在使用基于固定策略和人类经验的传统方法。如今，有了海量的历史数据和先进的人工智能技术，智能交通、智能医疗、人工智能律师已经成为可能。这将大大缓解医生、律师等专门人才缺乏带来的压力，把人类从复杂繁琐的劳动中解放出来。
4.机器认知和推理：目前大部分人工智能技术都是用数值的方法来表达信息，但并没有形成类似人类思维的“概念”，也无法进行知识的归纳、推理和传递，只能完成特定领域的特定任务。要实现通用人工智能，就要赋予它综合多领域信息的能力，进行认知和推理。
5.无监督学习：互联网上有取之不尽的数据，但大部分数据是没有标记的。与监督学习相比，无监督学习框架有望充分利用这些数据，而无需花费大量人力物力对训练数据进行标注，大大降低了训练机器学习模型的成本。另一方面，无监督学习更接近人类的学习和认知：从一个混沌的、未知的世界中学习知识。
6.小样本学习：深度学习目前已经取得了很大的成功，但是它的局限性也很明显，就是需要大量的数据和计算资源来训练模型。在这方面，深度学习距离人的学习能力还很远。比如，孩子只需要几张猫的图片就能学会准确识别猫，而深度学习模型则需要上百万张图片。开几千公里车的都是老司机，而自动驾驶需要开几百万公里才能得到满意的结果。小样本学习更接近人类智能模型，小样本学习能力的培养可以将人工智能技术应用到更多更广的领域。小样本学习研究的一大突破是2015年由麻省理工学院、纽约大学和多伦多大学的三位研究人员提出的贝叶斯程序学习方法，并用于解决“一目了然”的写作问题。
7.模型可解释性和稳定性：人工智能的另一个问题是机器学习模型的可解释性和稳定性。目前大多数机器学习模型都是“黑盒”模型，难以理解。当模型失败时，我们很难准确理解它在哪里出了错，为什么出了错。在医学领域，无法解释的模型很难让患者和医生接受。而且，模型的稳定性一直是个问题。比如在图片中加入一些白噪声，深度学习模型会给出令人惊讶的预测结果。人工智能要想被普遍接受并应用到人们的生活中，必须建立在人们能够理解模型的前提下。那么就会获得信任，促进其产业化和量产。
8.多学科研究：目前在一些特定领域，人工智能系统已经取得了相当不错的成果，但是与人脑相比，没有任何一个人工智能系统能够拥有和人脑一样的适应性、鲁棒性等等。人工智能的未来发展需要跨学科研究(如脑科学、心理学、哲学、社会学、教育学等。).
9.如何约束人工智能：随着人工智能进入人们的生活，对人工智能的各种担忧也随之而来。它不仅是一个伦理和政治问题，也是一个需要解决的技术问题，以约束人工智能的行为，使其更好地服务于人类，而不被滥用和失控。1942年，阿西莫夫在其小说中提出了著名的机器人三定律作为机器人的行为准则，但技术实现远非完美。
