人工智能泡沫，人工智能泡沫迎来致命一击

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能泡沫的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能泡沫的解答，让我们一起看看吧。

ai是泡沫还是真有前途？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）不是一个泡沫，而是具有巨大潜力和广阔前景的领域。以下是一些理由：

技术发展：近年来，人工智能取得了显著的发展，特别是深度学习和神经网络的突破，使得AI在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面取得了令人瞩目的成果。

商业应用：AI技术已经广泛运用于各个行业，包括医疗、金融、制造、交通、零售等。它可以提高生产效率、降低成本、改善用户体验，从而带来巨大的商业价值。

自动化替代：许多重复性、繁琐或危险的工作可以被AI自动化取代，释放人们的时间和精力用于更具创造性和价值的任务。这将推动劳动力结构的转型和从事高级技能工作的需求增加。

创新推动：AI技术的发展催生了许多创新应用，如智能助手、自动驾驶汽车、智能家居等。这些新兴领域为经济和社会带来了新的发展机遇。

ai泡沫期多长时间？

泡沫期的持续时间很难确定，因为它取决于多个因素。泡沫期通常是指市场对某一技术或概念的过度炒作和高估，然后随着市场的调整而崩溃。AI作为一项前沿技术，可能会经历泡沫期，但其持续时间取决于技术的发展、市场需求和监管环境等因素。

历史上的泡沫期通常持续数年，但AI的泡沫期可能会更长或更短。重要的是，我们应该保持理性和审慎，避免过度炒作和投机行为，以确保AI技术的可持续发展。

这一波人工智能泡沫将会怎么破灭？

我国的人工智能才刚起步，最多只能说做了一些基础性工作，如语言识别，智能机器人、无人驾驶、深度学习、计算机视觉等等，远没达到预期目标，与日本、美国等西方国家还有很大差距，所以也谈不上什么泡沫破灭。

就拿题主所说的深度学习为例。深度学习的技术原理定义如下：

”1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；

2.将大量的数据情况输出到这个网络中；

3.网络处理这些动作并且进行学习；

4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；

5.系统通过如上过程调整权重；

6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；”

网络机器人。如果深度学习成功，机器人可以代替人类进行涉及安全的生产活动，如，具有核幅射的加工实验、矿山的井下劳动、高空作业等等重复性工作。现在基本没做到。

一些研究机构热衷于象棋、围棋的深度学习，并频发论文，以示突破。这只是简单的理论。

前一段时间，核工业的一个公司，为了简验核材料的一些属性，找到我们公司，要买一套加工设备，附加机器人自动上料、卡装、加工、取料、回收一整套系统。这其中的每一步操作都要准确无误，在一个封闭的屋子完成。

我们找了几家机器人研发公司、深度学习做的很有成就的公司、国内卡具专业公司，希望一起作此项目，但大都没有实战能力，或者没有技术储备。

这件事情从一个侧面说明，我们的理论是肤浅的，没有真正地深入到需要它的领域。真正在一线工地上从事重复劳动、日夜奋战的工人师傅，他们急需要被具有”深度学习”水准的机器人所替代。

深度学习，在成千上万次的学习之后，超过人类的表现。很容易做到吗？

国产扫地机的表现，可能大家都很失望。按照成熟的深度学习的原理，一个扫地机，工作在一个网络里，这没问题。在对整个屋子进行了长达一年多的学习之后，依然是懵懵懂懂，要么跑到地毯上动不了，要么在桌、椅腿之间卡住了，要么吭哧吭哧地一定要爬上障碍物。

深度学习，绝不是几个数学算法那么简单，一定要应用于实际解决问题，从一个行业，扩展到大多行业，逐渐使产品成熟，达到为人民服务的目的。

随着我国经济的高速发展，人民生活进入全面小康，对人工智能有着迫切的需要。

一些老年人乘公共交通，如何刷卡，或经常忘带卡，是经常遇到的事，如果到处都能支持人脸识别，并且与银行帐户挂钩，还会有此烦恼吗？

垃圾分类，现在基本靠人来手动分拣，如果能根据AI的计算机视觉原理，让机器自动分拣，岂不又快又卫生、又节省人力？

随便都能想很多AI的用途，关键在于落地，把理论用于实践中。

总结：深度学习只是AI的一个分枝。AI的语言识别、智能机器人、无人驾驶、计算机视觉等等诸多分枝也需要广大科研工作者潜心细致的研究并使其产业化。

技术需要螺旋式提高，尚未深入研究技术，就认为有泡沫，是很肤浅的、非专业的表现。需要在某一领域沉下心来，深入研究，争创世界一流，才是广大AI科研工作者应有的态度。

到此，以上就是小编对于人工智能泡沫的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能泡沫的3点解答对大家有用。