人工智能未来发展趋势如何？(未来人工智能趋势,关键词优化)

人工智能未来发展趋势如何？之所以说人工智能已经趋于成熟，主要是因为人工智能已经理解和观察变成了探索，并参与了进去。这主要表现在以下几个方面。

棋类游戏全面战胜人类对手

从计算量较小的国际跳棋到计算量很大的围棋，人工智能在棋类游戏领域已经全面战胜了人类的对手。第yi台能同人下棋(国际跳棋)的计算机出现在1958年，名为“思考”，机型是IBM704，计算能力是200步/秒，而从1994年起国际跳棋程序切努克(Chinook)就从未被人类击败过。在国际象棋方面，国际象棋软件4.0于1973年问世之后就快速成长起来， IBM的“超级深蓝” 1997年以3比2击败了卡斯帕罗夫，“深弗里茨”于2002年10月与克拉姆尼克4比4战平。在围棋方面，日本电脑围棋软件“ZEN”于2012年3月在受五子和受四子情况下均击败武宫正树九段，谷歌的AlphaGo 先是在2015年10月以5:0战胜欧洲围棋冠军、职业二段樊麾，然后又在2016年3月开始的比赛中以4:1战胜了多次取得世界冠军的韩国棋手李世石，在年初又在中日网络棋坛上横扫除了世界排名第yi的柯杰之外所有几乎所有顶尖棋手，取得60连胜的战绩。

识别与理解能力开始显著提升

在语音识别与理解领域，IBM在1950年代末就开始了语音识别研究工作，并在1962年西雅图世界博览会上展出了被称作“鞋盒”语音识别机器，1992年研制成功世界上第yi套听写系统ISSS，1997年推出了ViaVoice。目前，自然语言识别与理解技术已经超过人类，并开始在语音输入、自动化客服等相关领域商用，并开始向同声传译进军。不仅如此，牛津大学2016年11月发表的论文显示，其研发出的人工智能系统LipNet能够将视频中人物的嘴巴活动与其台词进行匹配，准确率高达93.4%，而即使是专业的唇语解读者，其准确率也只有20%-60%。在图像识别与理解方面，目前机器图像分类的错误率仅为3.0%，而人眼的辨识错误率约在5.1%左右，并能够根据图像写出其所表达的含义。今年年初，卡内基梅隆大学研发的人工智能系统Libratus就在长达20天的鏖战中，打败了4名世界顶级德州扑克玩家，赢得了德州扑克大赛，这标志着人工智能已经不再仅仅是暴力计算的代名词，而是有了对不完整信息的理解能力以及据此作出策略的能力。

基于深度学习的各类应用已陆续展开

目前，基于深度学习的各类应用已经取得了较好的应用效果，并且正在推动人类社会从信息化时代向智能化时代转变。在云计算、大数据以及深度学习的推动下，人工智能技术已经开始改变网络空间中业务模式。搜索引擎机器人能够根据用户画像为用户推荐满意的搜索结果和广告，写作机器人能够自动撰写新闻甚至科研论文，传媒监管机器人还能够自动识别黄色和政治敏感的图像与视频。我们还记得，就在2016年3月25日 不到一天的时间，推特(Twitter)上的微软人工智能机器人Tay就被人类“教坏”，成为一个脏话连篇的种族主义者，虽然微软不得不将其立即下线，但人工智能强大的学习能力已经表露无遗。尤其是IBM基于前期60多年的持续技术积累，已经将其技术精髓集中体现在Watson之中，并从近几年开始陆续将其所取得的成果在十几个行业进行商用，从信息产业延伸至医疗、环保、投资、保险、并购、法律、时尚等，为相关用户提供较为完善的解决方案，期望引领整个社会全面迈入认知商业新时代。基于上述原因，我们完全有利于判定，人工智能将会改变人类生活的方方面面。

人工智能尚未出现本质性突破

人工智能的发展已经经历了三次大的浪潮。现在人工智能在深度学习的推动下，迎来了新一轮的发展浪潮中。但是，本次浪潮仍然还是由于互联网、云计算、大数据等发展所带来的红利，无论是从技术上还是从应用上来看，人工智能仍然处于处级发展阶段，没有出现本质性的突破。人工智能仍旧在不断的发展，所以人才的需求量还是极大的。达内人工智能+Python全栈培训为培养Python全栈工程师而诞生。达内python培训课程时长为23周，在23周的时间里大牛级别讲师全程面授，悉心教导，细致打造Python人才。该课程共有十大课程阶段，包括：语言基础阶段，语言高级阶段，全栈前端阶段，全栈后端阶段，Linux自动化阶段，KaliLinux阶段，数据分析阶段，项目实战阶段，人工智能阶段，树莓派阶段。想要学习python语言，达内无疑是很好的选择。