导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能三大短板是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、面对人工智能，我们该如何做2、关于人工智能的弱点你觉得有哪些呢？在未来几百年后人工智能可以会比人类更聪明，但并不意味着会超过人类3、中国人工智能产业还存在哪三项弱点？4、人工智能的发展面临哪些挑战5、AI产业发展面临的三大难题有什么？面对人工智能，我们该如何做
人工智能时代呼啸而至，伴随着人工智能在各领域的广泛应用，在一定程度上制造了社会恐慌，尤其是忧心忡忡的家长们。
据推算，在人工智能时代，最低估算也会有近一半人的工作会受到威胁，尤其是重复性、简单的脑力和体力劳动。而那些非标准工作环境、灵活性要求高的工作并非人工智能的强项。
但可以肯定的是，未来的工作与生活必然比现在的智能化程度高。如果不能与智能社会同步发展，肯定是落伍的。因此，任何时代都需要不断自我学习，让自身更新速度与时代匹配。
那我们该怎样做准备呢？
在《写给父母的未来之书》中，人工智能时代人们需要三大能力。
01与人工智能相处的能力。
未来，围绕人工智能会有一系列衍生职业或行业，能最大限度地利用人工智能改善生活，促进发展。
与人工智能相处的能力也就是人能理解人工智能并能改进或发展人工智能，或者至少能与人工智能和谐相处，将其当成劳动工具。
也就是说，智能世界里基础思维能力仍然重要，需要持续不断学习提高自主阅读能力、抽象思维能力和自我反思能力。
02与人相处的能力。
自古以来，沟通是人们生存、生产、发展和进步的基本手段和途径，更是人们交流的主要方式。良好的沟通可以帮助我们取长补短，获得新知识和新技能。
但人工智能最大的短板就是在理解人类世界和人类心思上仍有较大差距，不可能完全替代人际沟通。
未来，标准化的工作会被逐步取代，而非标准化的工作，一般都意味着不确定性、需要团队间大量的磨合、协作、沟通等。而随机应变、相互妥协将成为常态。
03超越人工智能的能力。
第三种能力是最关键的能力，也就是那些人工智能难以做好的事情，也就是为人工智能指引方向。
人工智能解决专业性问题非常出色、优势明显，但并非全能，突出表现在日常生活的不同领域，人类具有天生的洞察、整合、重构、创新的能力。很明显，只有程序、算法的人工智能远不如人类。
未来以来，我们信心满满的走在人工能智能的林荫大道上，利用自身优势，积极拥抱它、学习它、创造它，用智慧改变世界。
关于人工智能的弱点你觉得有哪些呢？在未来几百年后人工智能可以会比人类更聪明，但并不意味着会超过人类
不容忽视的是，当前的人工智能技术也存在弱点，美国智库“新美国安全中心”最近发布《人工智能：每个决策者需要知道什么》报告，提示人工智能的一些弱点可能对国家安全等领域造成巨大影响。
第一，脆弱性。目前的人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，其在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，而一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。
第二，不可预测性。用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。
第三，弱可解释性。人工智能或许可以帮助人类做出好的决策，但决策理由目前仍然是一个“黑箱”。例如，图像识别能力可以发现图片中的校车，但无法解释哪些图像特征让它作出这种判断，而在医学诊断领域，诊断的理由往往是重要的。
第四，安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
第六，系统事故。在算法不能共享的对抗性环境中，系统性错误很容易发生，导致做出无法估量的决策。比如，在国家安全领域，两种相互对抗的算法为了获得优势会采用某些导致毁灭性后果的行为，尤其在网络安全和电子战过程中，对抗性决策会非常迅速，人类几乎来不及叫停。
第七，人机交互失败。尽管让机器提供建议，由人类做最后决策是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，这一问题并不能得到根本解决。2016年特斯拉自动驾驶汽车撞毁事故中，人类操作员就没能理解系统给出的提示而发生致命性事故，在军事、边境安全、交通安全、执法等诸多领域都面临类似挑战。
第八，机器学习漏洞可被对手利用。在对抗性过程中，对手还会释放有毒数据或利用人工智能行为方式的某些漏洞发起攻击，目前还没有抵御这种攻击的有效办法。
中国人工智能产业还存在哪三项弱点？
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。
人工智能的发展面临哪些挑战
人工智能是对人脑智能的模拟，而人工智能的发展还面临三大挑战：首先，人脑智能的产生原理尚未研究清楚，“脑科学”研究还处于摸索阶段；其次，尽管计算机的发展迅速，但在数学和算法研究上还有待突破；最后，和人类学习知识一样，人工智能也需要通过学习大量数据来提升，这需要人工智能与产品和产业相结合，通过“实践”来提高人工智能水平。
中国人工智能研究要想突破，就要从三个方面攻关。第一是开展脑科学、神经科学和人工智能等基础理论研究；第二是加强数学算法和统计识别模块等计算领域研究；第三是人工智能要与产业发展相结合，依托研究院所和企业开发人工智能应用，积累实验数据。
此问题由colorreco回到。
AI产业发展面临的三大难题有什么？
1、AI商业化能力有待证明
AI创业公司最有名的当属“CV四兽”，即专注于机器视觉技术服务的四大独角兽公司：商汤、旷视、依图与云从。2020年旷视科技冲击港股IPO未果，3月12日再度冲刺科创板;此前不久依图与语音AI企业云知声IPO折戟，多家AI公司上市遇阻，核心原因在于商业化能力有待证明。
2、AI人才荒依然有待缓解
前些年AI快速爆发，导致AI人才一度供不应求，企业年薪百万招聘AI专业大学毕业生、高价挖角高校AI专家的新闻不少。后来，国家重视AI教育、高校开设AI专业、产学研共同培育AI人才，AI人才荒得到一定程度解决，仅仅是百度就宣称自己已给行业培养100万AI人才;优必选科技则宣称在全球40多个国家，有约150万名学生通过优必选科技学习人工智能。
然而，AI人才供给依然跟不上AI产业化进程，新十年AI人才依然供不应求。
高端AI人才依然稀缺，根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%，就是说，很多中国AI人才出国深造后留在了美国工作，导致中国本土高端AI人才匮乏。中国是AI大国，但领英大数据却显示，中国顶级人工智能人才仅排第六名。
细分领域AI人才同样短缺，比如服务机器人领域，AI人才荒更严峻，因为这是一个复杂系统，牵涉到多学科，厂商需求大量复合型技术人才、市场人才以及产品人才;应用场景则需要懂服务机器人和人工智能的人才。然而，复合型研发人才和应用人才太少，直接制约了产品研发和行业应用。
3、AI伦理问题变成燃眉之急
类似于AI换脸、“基于人脸识别的教室监控”这样的AI应用出现，让人们意识到，AI技术爆发，人类并未完全准备好。
任何技术都是双刃剑，AI也不例外。AI技术会给网络欺诈提供便利，让“造假”变得更加容易，且难以辨别;AI技术会让很多人失业，尤其是重复性强的工作，比如收银、客服、监测、软件测试工程师;AI算法是被人训练出来的，人的偏见会被AI继承，比如性别歧视、种族歧视、地域歧视;AI技术被黑客掌握，黑客的攻击手段会全面升级。
随着服务机器人、无人车等看得见、摸得着的AI应用爆发，AI伦理变得更重要。服务机器人在服务人类时，可能会跟人或者环境发生冲突/冲撞，责任该如何划分?无人车在马路上出现事故，责任又该如何划分?很多问题都有待解决。我们不能因噎废食限制AI发展，唯有AI伦理与法规双管齐下。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能三大短板是什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～