人工智能是現(xiàn)今的發(fā)展主力，也是未來的發(fā)展主流。為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能的優(yōu)點、人工智能的缺點，以及人工智能的應用領域予以介紹。如果你對人工智能具有興趣，不妨和小編一起來繼續(xù)往下閱讀哦。
一、人工智能優(yōu)缺點
1、人工智能優(yōu)勢
人工智能主要用于解決復雜的問題。由于汽車行業(yè)存在許多難題，人工智能在推進汽車技術(shù)方面發(fā)揮著越來越重要的作用。部署自動駕駛汽車的承諾主要取決于新的人工智能技術(shù)。似乎幾乎達成共識，神經(jīng)網(wǎng)絡的進步是實現(xiàn)未來 AV 部署成功的主要方法。
好消息是人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)還處于研發(fā)階段。這意味著未來的進步將領先于預期的突破性創(chuàng)新。隨著全球范圍內(nèi)持續(xù)廣泛的人工智能投資，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡將解決許多更復雜的問題，包括汽車行業(yè)的挑戰(zhàn)，這是一個不錯的選擇。
2、人工智能的缺點
開發(fā)和部署人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)之一是對神經(jīng)網(wǎng)絡的充分訓練。一般來說，問題越復雜，神經(jīng)網(wǎng)絡模型就必須越復雜。這意味著大型模型。培訓需要大量資源和專業(yè)知識來設計和測試依賴大型數(shù)據(jù)集的 AI 模型，以驗證模型是否像宣傳的那樣工作。
AI 模型需要大量訓練，這意味著需要獲取大型數(shù)據(jù)庫。更大的訓練數(shù)據(jù)集變得可用，但訓練仍然是一項耗時且昂貴的任務。大多數(shù)訓練數(shù)據(jù)也必須由人類標記，以使 AI 模型能夠?qū)W習并變得熟練。人們越來越擔心偏見正在蔓延到訓練數(shù)據(jù)中。
然后是黑盒問題：仍然很難確定 AI 模型如何做出決策。對于自治系統(tǒng)來說，這種模糊性仍然是一個大問題。需要更好的解決方案。
另一個問題涉及模型對微小數(shù)據(jù)變化的敏感性。該漏洞引發(fā)了安全問題，包括入侵自主系統(tǒng)的可能性以及由此產(chǎn)生的對 AV 安全的威脅。
缺乏人工智能專業(yè)知識是汽車和其他行業(yè)的另一個重大缺陷，這種技能差距不太可能很快得到彌補。
解決問題的推理階段也有缺點。大型模型，尤其是 AV 模型，需要巨大的計算資源來處理傳感器數(shù)據(jù)并支持復雜的軟件。這些資源還需要電力，這在汽車應用中總是有限的。
新興技術(shù)將提高能力并降低推理成本，包括新興的人工智能芯片技術(shù)、激光雷達價格的下降和傳感器性能的提高。
推理的最大缺點是黑盒問題或 AI 可解釋性。人工智能系統(tǒng)仍然無法解釋它們是如何做出決策的，從而產(chǎn)生了許多人工智能信任問題。對于汽車應用來說，這是行不通的。(我將在以后的專欄中探討有關 AI 可解釋性的問題。)
二、人工智能應用領域
1、問題求解
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。
2、邏輯推理
邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。對數(shù)學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。
3、自然語言處理
自然語言的處理是人工智能技術(shù)應用于實際領域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。
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