第1个回答 2020-10-18
我认为人工智能是会长远的，人工智能是以后必定会一直发展下去的东西，人们想要活得更开心幸福，那么就离不开人工智能，所以肯定会长远的。
第2个回答 2020-10-18
新一代人工智能技术体系包括云计算、大数据两大基础技术平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术体系，涉及智能传感器、智能芯片、智能识别、智能机器人、智能制造、智能安防、智能驾驶等多个产业化方向。作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能溢出带动性强，具有“头雁”效应。人工智能加速发展将带来生产过程自动化和机器人大规模使用，把人类从繁重的体力劳动、重复性的脑力劳动和繁杂的作业工作中解放出来，促进生产方式变革和生产效率大幅提升。比如，人工智能与大规模机械化生产深度融合，促进智慧农业和智能制造业发展，实现产业智能化；人工智能深度嫁接于现代金融、高端教育、远程医疗、信息服务等领域，促进智慧服务业发展；等等。

随着人工智能产业发展、创新业态扩张和智能产品普及，人机深度互动将成为社会生产生活的常态，各类颠覆传统生产生活方式的新产品、新服务、新模式涌现出来，推动大众生产生活方式全面走向智能化，极大提升社会生产生活品质，使人们享受到更多的便利。在大数据和人脸识别等创新技术的支持下，刷脸乘车、刷脸支付和快捷身份认证正在走进社会生活，无人驾驶、智慧医疗、智能家居等领域都在孕育推出颠覆性、创新性产品。

人工智能的发展为推进社会治理创新提供了新途径，能够极大提升海量数据处理的有效性、针对性，从而促进决策科学化、服务高效化、监管精准化。运用人工智能可以有效破解信息孤岛难题，充分把握公众诉求，精准模拟政策运行，系统防范重大风险，促进决策科学化；可以统筹政务信息资源，优化行政运行流程，提供“一站式”政务服务，精准满足经济社会主体多元化诉求，促进服务高效化；可以推进监管系统智慧化建设，整合公共信息资源，即时筛选分析海量数据，自动精准识别风险点，分类分级确立风险系数，促进监管效率提升和监管精准化。
第3个回答 2020-10-18
人工智能最早在1956 年就提出了，简称AI。它是研究、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。是对人的意识、思维及特征的信息过程的模拟。
随着经济环境、社会环境的变化和日益变化，各行业对安防的需求不断加强，这让推动着智能安防的发展，同时对于安防技术的应用性、智能化、人性化也提出了更高更好的要求，传统安防技术有着局限。
人工智能发展趋势大致有以下几个方面：
（1）、传统IT向智能基础设施转型。IT基础架构的智能化是各行各业实现智能化转型必不可少的基础设施。在传统数据中心，像云端的服务器、存储、网络这些架构是分离的，每需要做一个应用，企业需要分别够买服务器、存储和网络设备，效率非常低，硬件设备的利用率不到10%。而智能基础架构，是用软件定义，融合、超融合的技术来构筑的IT基础架构。
（2）、物联网，简单理解就是万物互联， 过去联网的设备是像手机，电脑，未来天使机器人等一些智能产品，人工智能企业将通过嵌入智能的模块、芯片或者协议等方式，让家里的冰箱、空调，工厂里的机床，汽车、飞机引擎，以及医院里的X光机、CT机等传统设备，都能够变成智能设备，具备实时在线、与人交互等智能化能力。
（3）、行业智能，生物识别就是人工智能的一个分支，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
第4个回答 2020-10-18
人工智能，顾名思义即人造的智能，是认知学科、逻辑学、计算机科学等学科交叉形成的一种新型的科学技术，人工智能研究的重要目标就是使机器能够表现出类似人类的智慧，具有智能行为。20世纪中期，以英国数学家图灵为首的一大批科学家提出了一系列与人工智能有关的理论，研发了许多相关的实验工具，它们为人工智能的诞生提供了基础；1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能学科正式被提出，半个世纪以来，人工智能学科发展得十分曲折。其中，经历了许多的艰难坎坷；20世纪末期，受到算法、硬件基础等因素的限制，人工智能技术一度陷入了低迷期；进入21世纪之后，云计算、大数据等计算机信息技术的迅速发展为人工智能技术的进步奠定了良好的基础，人脑芯片、深度学习算法、大数据、大规模并行计算的产生为人工智能的发展作出了巨大的贡献。人工智能发展过程中主要产生了行为主义、联结主义以及符号主义三种学派。

2 人工智能当前的发展现状
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷，国际的大型IT企业在不断收购新建立的公司，网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。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。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。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。
近年来，发达国家对人工智能技术的研究更加重视，投入了大量的资金及技术，比如，美国政府2013年在先进制造业中投入的国家预算达到22亿美元，其中，国家机器人计划是重要的投入方向之一；2016年，日本政府开始执行“第五期科学技术基本计划”，其中，将“超智能社会”的研究作为重点，2016-03，韩国政府明确提出未来5年将投入1万亿韩币在智能信息产业领域开发、产业生态培育等方面。
与欧洲发达国家相比，我国关于人工智能的研究起步比较晚，但发展比较迅速――2016年，国家科技部、发改委及其他有关部门明确提出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，就人工智能的发展问题提供了众多支持。目前，虽然我国人工智能产业整体水平与发达国家还有较大差距，但行业在中文信息处理、语音识别、文字识别、生物特征识别等技术领域都拥有独立自主的知识产权，在智能识别、核心算法等方面已经能够与欧洲发达国家相媲美。
第5个回答 2020-10-18
10月17日-18日，第四届亚洲人工智能技术大会在重庆理工大学举行。本次大会主题为“智能创造，迎接未来”，来自全国高校、科研院所、企业的专家、学者线下、线上代表300余人参加大会，就人工智能的发展和趋势展开学术讨论交流。
此次大会是由中国人工智能学会、重庆市科学技术协会、重庆理工大学主办，重庆理工大学期刊社、重庆两江人工智能学院、重庆理工大学计算机科学与工程学院承办。
推动人工智能认知发展精准应对复杂关系
未来人工智能的应用场景将如何呈现？中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学教授戴琼海在会上做“人工智能—交互”的主题报告时表示，未来人工智能的发展趋势是要能够精准理解大场景、多对象的复杂关系，从而进一步让人工智能具有“类脑”似的发现、理解与创造能力。
“现有人工智能难以理解场景与对象之间关系，要让它像成年人般下棋是相对容易的，但是要让它像一岁小孩般拥有感知和行动能力却是相当困难甚至几乎是不可能的。”戴琼海强调，这就是说人工智能目前无法像人类一样进行通过微观与宏观认识的回环互动来处理事情。它只是逐渐开始具备思维能力，参与理解与改造世界。但在深度神经网络方面仍然存在许多缺陷，所以制约着其广泛应用。
为了解决人工智能的这个大问题，目前许多人工智能前沿研究都在搭建新一代人工智能理论与模型和大场景多对象数据平台。而这个问题的关键其实就是通过认知计算研究，建立认知模型与类脑智能体系。戴琼海表示。
清华大学所研发的千亿像素大场景多对象数据视频平台PANDA就是基于此应运而生的。这个平台有约8亿像素的镜头和175万以上的标注框，能覆盖的距离范围1平方千米以上，可以同时锁定10000以上的人，并且可以运用在许多的场景中。据戴琼海介绍，PANDA这个平台将推动感知智能向认知智能的跨越。
许多城市都在建设“智慧城市”，但目前还不算真正意义上的“智慧城市”，他进一步强调，提升人工智能的认知计算能力，才能进一步带动真正“智慧城市”的建设。
人工智能进一步“解锁”不同的应运场景
据了解，本次大会旨在打造中国人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台，从而引导和推动中国人工智能产业的发展与创新。会上国内外人工智能领域的多位知名专家学者作了9场主题报告，设置了7场分论坛，着重探讨人工智能在社会生活中的应用与实践，共同展望人工智能的发展趋势。