人工智能的浪潮使人们有更多的时间发挥想象力和创造力，更好地升华机器无法替代的东西.人工智能智能的发展前景？让金投小编为你解答吧！

1.在影响就业前，人工智能将影响雇主

从长远来看，人工智能不会破坏就业市场——至少018年是不可能的.然而，企业面临着一个重大挑战:只有收集不同类型的数据和不同学科的团队成员，人工智能才能发挥最大的.同时，还需要利用相应的结构和技能实现人机合作.然而，大多数企业将数据存储在联合企业和团队的数据库中.很少有企业开始为员工提供必要的基本人工智能技能.普通企业还没有准备好满足人工智能的需求.

2.人工智能融入现实，开始发挥其效用

可能不会成为媒体头条新闻，但是现在人工智能已经做好了准备，可以自动完成日益复杂的流程，识别可以创造商业价值的趋势，提供前瞻性的信息.

结果，人们的工作量减少，战略决策也变好了.员工的工作也比以前好.但是，由于传统的投资回报率(ROI)战略无法正确识别这一价值，企业需要考虑采用新的指标，更好地理解工智能能能做什么.

3.人工智能有助于回答数据的重大问题

许多对数据技术和数据整合的投资无法回答这样的重大问题:投资回报率在哪里？目前，人工智能为这些数据项目提供商业案例，新工具强调了这些项目的价值.

企业不再需要决定整理数据.他们首先要从业务问题开始量化人工智能的好处.用数据解决特定问题，进一步开发数据驱动的人工智能解决方案更容易，形成良性循环.问题在哪里？一些企业仍在犹豫是否建立或没有建立数据基础.

未来，人工智能领域的投资将以AI智能智能行业的方式展开，人工智能应用场景预计成熟、需求强的领域，如安全、语音识别、医疗、智能城市、金融等领域，带来升级转换，提高行业智能水平，提高企业收益力，随着无人驾驶汽车等认知智能技术的加速突破和应用，人工智能市场预计会加速爆炸.

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2021人工智能发展四大趋势，是的，人工智能现在已经渗透进了我们生活的角角落落，有人说：人工智能就是未来的发张趋势。所以今天小编特意整理了关于人工智能的未来趋势如何的相关信息，快随可圈可点网小编一起来看看吧。

2021年人工智能的四大发展趋势

美国《福布斯》双周刊网站刊载题为《2021年人工智能的四大趋势》的报道，作者系伯纳德·马尔，文章根据当下形势，预测了明年人工智能的四个趋势。

在2020年全球疫情暴发和世界被彻底颠覆之前，人工智能，尤其是人工智能的分支——机器学习(ML)——已经在广泛扰乱几乎所有行业。

新冠病毒疫情对我们行为方式的许多方面产生了影响，但它并没有削弱人工智能对我们生活的影响。

事实上，有一点已经变得显而易见，即自学算法和智能机器将在当下抗击这场疫情的战斗中和我们在未来可能面对的其他事件中发挥重大作用。

当谈到挑选在不远的将来将改变我们生活、工作和玩耍方式的技术时，人工智能无疑仍是一个关键趋势。

为此，我们在下面概述了在我们重建生活以及重新思考商业战略和优先事项的这一年里，我们可以期待什么。

01更智能的大数据分析

在当下的这场疫情中，我们亲眼目睹了迅速分析和解读病毒在全世界传播的相关数据的迫切需要。各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和业界共同制定收集、汇总和利用信息的新方法。

技术进步是这场疫情(尚)未像1918年西班牙大流感那样造成那么多人死亡的主要原因。多达5000万人在那场疫情中丧生。从医疗技术和医疗标准的进步，到通讯技术的进步，它们使我们能够更快发现疫情和实施封锁。明年，人工智能将被列入使我们能够更有效应对疫情的技术发展清单。

仅科学和医学文献的数量就大幅增加，今年4月之前就发表了28000多篇与新冠病毒有关的论文。

目前还在进行开发人工智能解决方案的工作，以帮助处理癌症等大量积压的其他医学问题，这些疾病的治疗因资源被转用于抗击新冠病毒而受到影响。明年，我们很可能会看到人工智能在其他许多医疗领域被加速采用，而不仅是应对病毒。

通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大、实时的全球数据集，我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。

我们已经看到在包括美国在内的几个司法管辖区使用无人机来至少检验无人机是否有可能被用来监视人们是否遵守了保持社交距离的准则。更先进的应用即将出现——比如能够检测出人群中有人出现发热等新冠肺炎症状的无人机。这些系统利用计算机视觉技术分析无人机上的摄像头获取的数据，并向相关部门或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据和概率。

另一个相关的发展领域将是使用面部识别技术，这种技术也由计算机视觉算法提供动力。面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。

我们的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影响。虽然在社会的许多方面都已经出现了稳定和强劲的数字化趋势，但今年我们目睹了一场热潮。

亚马逊公司2020年第二季度的销售额比去年同期增长了40%，就连那些迄今为止一直避免在线零售的公司也被迫重新评估自己的选择。

人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。

在2021年，让组织自助获取这项技术的工具将越来越流行，因为中小型企业正在寻求建立自己的竞争优势。

04把下一次疫情消灭在萌芽状态

大多数人工智能算法都是针对预测的，人工智能辅助流行病学研究的必杀技将是建立能够准确预测未来疫情何时、何地暴发的系统。

这项研究已经进行了一段时间，事实上，一些关于当前疫情的最早警报是由人工智能生成的。

我们可以预计，人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。然而，要做到这一点，还需要各国政府和私营企业之间持续不断的全球合作。

人工智能的未来趋势如何

人工智能已经在不知不觉间悄然而至，等我们发现的时候，它已经渗透到了我们的生活中，甚至影响着整个世界。人工智能的未来有无限种可能，它的未来也在改变着人类的未来。

如果互联网改变了信息基础设施，那么移动互联网就改变了资源的配置方式。互联网就像是末梢神经一样深入了人类生活的方方面面，不仅产生了科学家朝思暮想的大量数据，而且催生出了云计算方法，汇总了千万台服务器的计算能力，令计算能力有了飞速的提高。

之前科学家发明的“机器学习”方法在互联网领域大显神通，从根据用户的兴趣自动推荐阅读、购物信息，到更准确的语音识别、网络翻译，互联网变得越来越智能化。人工智能正在筹备一场堪比技术革命的大变革。

在面对这样的变革时，有很多科技领军人物都在讨论它有可能带来哪些潜在的风险，与此同时，也有不少业界人士质疑它兑现奇迹的能力。于是，在舆论领域有两种声音萦绕在我们耳畔：一种是只要人工智能陷入发展的低谷，就又会听到“这只不过是换了种套路的创新泡沫而已”;另一种是只要人工智能达到发展的高峰，就会听到“人类将被机器统治”的担忧。

在面对这样一个快速发展的新技术时，一定是见仁见智的。但是我深信不疑的是，我们既不能低估它的长期影响力，也不能高估它的短期作用力。

从纵向发展的角度来说，人工智能通常被分为三个阶段：第一个阶段是弱人工智能，第二个阶段是强人工智能，第三个阶段是超人工智能。但是事实上，目前不论多先进的AI技术，都属于第一阶段，只能做到在某个领域跟人差不多，但是不能超越人类。

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　　人工智能目前的发展前景如何?

　　随着深度学习技术的成熟，人工智能从尖端技术逐渐变得越来越流行。 AlphaGo和人类之间的游戏不是我们之前理解的视频游戏。视频游戏的水平永远不会提高，AlphaGo拥有人工智能最关键的“深度学习”功能。 AlphaGo中有两个深度神经网络，Value 网络(价值网络)和政策网络(政策网络)。价值网络评估董事会选择点的位置，政策 网络选择放弃。这些神经网络模型以新的方式进行训练，结合人类专家竞赛所学习的游戏分数，以及自身和自我游戏中的强化学习(自我游戏)。换句话说，人工智能的存在可以使AlphaGo的Go水平在学习上升。

　　人工智能的技术应用主要有以下几个方面：

　　自然语言处理(包括语音和语义识别，自动翻译)，计算机视觉(图像识别)，知识表示，自动推理(包括计划和决策)，和机器人技术。根据技术类别，它可以分为两种类型：感知输入和学习和培训。计算机通过语音识别，图像识别，阅读知识库，人机交互，物理传感等获取音频和视频的感知输入，然后从大数据中学习，使大脑具有决策和创造力。

　　从20世纪80年代和90年代的个人电脑时代开始，进入互联网时代后，我们带来的是信息的爆炸式增长和信息载体的分散化。在将网络信息获取通道从PC传输到移动终端之后，万物互联成为一种趋势，但是技术限制使得移动互联网难以产生更多新的应用和商业模型。如今，人工智能已成为这个时代最令人兴奋和最受期待的技术，并将成为未来10年及以后IT产业发展的重点。

　　人工智能的概念在20世纪80年代实际上是激烈的，但硬件和软件的技术限制已经沉溺了很长时间。如今，大规模并行计算，大数据，深度学习算法和人脑芯片等四大催化剂的开发，以及计算成本的降低，使人工智能技术飙升。

　　一，推动人工智能发展的先决条件

　　物联网——物联网为计算机提供了一个界面和手段来感知和控制物理世界。他们负责收集数据，记忆，分析，传输数据，交互，控制等。摄像机和摄像机记录大量关于世界的图像和视频，麦克风记录语音和声音，各种传感器将他们感觉到的世界数字化，等等。这些传感器，如人类的面部特征，是智能系统的数据输入和他们感知世界的方式。大量智能设备的出现进一步加速了传感器领域的繁荣。对现实世界的这些扩展是机器感知世界的基础，感知是智能实现的先决条件之一。

　　大规模并行计算——人类大脑中有数百至数十亿个神经元。每个神经元通过数千个突触连接到其他神经元，形成一个非常复杂和庞大的神经网络来分布并且信号以并发方式传输。这种超大规模的并行计算结构使人脑远远超出计算机，成为世界上最强大的信息处理系统。近年来，基于GPU(图形处理器)的大规模并行计算如雨后春笋般涌现，并且具有远远超出CPU的并行计算能力。

　　从处理器的计算方法的角度来看，CPU计算使用基于x86指令集的串行架构，该架构适合于尽快完成计算任务。 GPU最初是为处理3D图像中的数百万像素图像而创建的，具有更多内核来处理更多计算任务。因此GPU自然具有执行大规模并行计算的能力。云计算的出现和GPU的大规模应用使集中式数据计算和处理能力比以往更加强大。

　　大数据——据统计，2015年全球产生的数据总量达到十年前的20倍，海量数据为人工智能的学习和发展提供了很好的基础。机器学习是人工智能的基础，数据和过去的经验是人工智能学习的书，可以优化计算机的处理性能。

　　深度学习算法——最后，这是人工智能发展的最重要条件，也是人工智能，深度神经网络(深度学习算法)中最先进和最广泛使用的核心技术。 2006年，杰弗里 欣顿教授的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》。本文提出的深层神经网络逐层训练的有效算法使得在计算条件下同时训练神经网络模型成为可能。同时，深度神经网络模型获得的优秀实验结果使人们开始关注人工智能。在此之后，深度神经网络模型已成为人工智能领域的一个重要前沿，深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的循环，深度。 信念网络，稀疏编码，递归神经网络，卷积神经网络 不断提出各种新的算法模型，如网络，卷积神经网络(卷积神经网络) 网络，CNN)是最图像识别算法模型。

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