大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于人工智能科技十大突破口的問題，于是小編就整理了5個(gè)相關(guān)介紹人工智能科技十大突破口的解答，讓我們一起看看吧。
就目前來看，自然語言處理還是有比較不錯的就業(yè)前景。大廠也越來越多的在自然語言處理領(lǐng)域中有較大比重的資金投入。而且隨著未來虛擬現(xiàn)實(shí)的逐漸普及，可能自然語言處理技術(shù)就可以在生活中隨處可見，無時(shí)無刻都在使用。
自然語言處理的行業(yè)發(fā)展前景也非常好，隨著Transfomer火了以后，很多依賴大規(guī)模語料的預(yù)訓(xùn)練模型也相繼被推出，頂會上也有很多關(guān)于這方面的文章發(fā)表，這代表學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都比較關(guān)注，而且成果轉(zhuǎn)化也非常多，如果是專門研究自然語言處理的以后可能會和其他場景相結(jié)合，增加新的需求，產(chǎn)生新的工作職位，所以該方向還是非常有前景的。
自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺、私人虛擬助理、智能機(jī)器人和語音識別一起并成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢。從投資來看，自然語言處理也是獲得投資最多的領(lǐng)域之一。
人工智能不斷發(fā)展，對金融行業(yè)分析也能起到至關(guān)重要的作用，比如關(guān)注市場變動線索、預(yù)測價(jià)格趨勢、評估市場風(fēng)險(xiǎn)等，但要、人工智能在金融行業(yè)真正實(shí)現(xiàn)全場景落地，首先要搞定的就是自然語言處理技術(shù)。這一技術(shù)是關(guān)鍵，也是難點(diǎn)。
自然語言處理能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人之間的自然語言交流，是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、語言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類語言之間相互所用的領(lǐng)域。說白了就是讓人工智能可以聽懂人話。
隨著智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)分工日漸明確，各大企業(yè)已經(jīng)從最開始的競爭模式轉(zhuǎn)為了合作模式，實(shí)現(xiàn)雙贏，自然語言處理技術(shù)這一塊也越來越被大家所看好。
可預(yù)見的是，未來二十年內(nèi)，自然語言處理將會成為人工智能應(yīng)用最大的突破口之一，最近知識圖譜在搜索領(lǐng)域已經(jīng)有一席之地，并在火速推廣中，一種是要關(guān)聯(lián)很多領(lǐng)域，一種是進(jìn)行知識整合，這樣看來未來很有可能將自然語言處理與知識圖譜相結(jié)合的趨勢。
上面也說了人工智能自然語言處理所涉獵到的技能和技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，毫不夸張地說，一名自然語言處理工程師一定是個(gè)全能型人才，要掌握大部分的人工智能領(lǐng)域技術(shù)，所以真正從事這方面的人才也非常少，現(xiàn)在社會上從市自然語言處理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自學(xué)的就是跟著項(xiàng)目一起摸爬滾打出來的，所以從事自然語言處理的專業(yè)人士，行業(yè)發(fā)展是非?？陀^的。
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科，主要是研究如何讓計(jì)算機(jī)處理及運(yùn)用自然語言，是人工智能的重要組成部分。自然語言處理廣義上分為兩大部分：自然語言理解（Natural Language Understanding）和自然語言生成（Natural Language Generation）。
自然語言理解想要達(dá)到的目的是讓計(jì)算機(jī)能夠正確“聽懂”人話，而自然語言生成則是要計(jì)算機(jī)準(zhǔn)確“說出”人話。
自然語言處理的主要研究方向包括：
句法語義分析。
當(dāng)然，人類、作為智能的至高標(biāo)準(zhǔn)、其大腦的構(gòu)造一直是人工智能發(fā)展的源泉。誠然、最早的神經(jīng)元模型（Hodgkin-Huxley, 1952年提出、1963 年諾貝爾生理學(xué)獎）是在大墨魚上研究的，因?yàn)槭芟揿懂?dāng)時(shí)的微觀技術(shù)。
大名鼎鼎的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN)，靈感來自于日本福島邦彥（Fukushima)的Neocognitron,而后者則是奠基在Hubel & Wiesel (1959提出, 1981年諾貝爾生理學(xué)獎）基于貓的視覺皮層的研究上。
最近大火的Transformer、無論在自然語言或計(jì)算機(jī)視覺方面都是霸榜的存在。Transformer的注意力機(jī)制是人腦相對應(yīng)機(jī)制的簡化, qkv 注意力已被證明是類似Hopfield network 的associative recall. 后者存在于人腦的海馬體中。
所以展望未來，下一代更先進(jìn)的人工智能也肯定會從終極智能模型—人腦中提取靈感…
謝謝您的問題。5G時(shí)代，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)必須結(jié)合，才能發(fā)揮最大效能。
5G和AI、IoT的關(guān)系。5G是高速公路，IoT是終端車輛，AI是核心駕駛系統(tǒng)，三者共同構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。5G的作用在于連接AI和IoT，鋪設(shè)高帶寬、多連接、低時(shí)延的通道，在IoT中提升人工智能水平，充分體現(xiàn)IoT的價(jià)值，發(fā)揮最大效應(yīng)。三者不能分裂看。
AIoT是社會基礎(chǔ)設(shè)施。現(xiàn)在可能還把AIoT作為熱點(diǎn)，今后AIoT是社會的基礎(chǔ)設(shè)施，大量應(yīng)用于生物識別、智能家居、智慧城市等智能產(chǎn)業(yè)。例子實(shí)在太多，比如現(xiàn)在已經(jīng)投用的智能音箱成為智能家居的控制中心，比如智能路燈根據(jù)路上行人數(shù)量自動調(diào)節(jié)亮度，降低40%能耗，比如智能井蓋自動檢測、通報(bào)被盜、挪動等異常情況。包括本次香港暴力事件，暴徒盡管戴口罩和頭盔，但是人工智能系統(tǒng)還能檢測出其步態(tài)、身高、肌肉、關(guān)節(jié)等生物特征，通過城市監(jiān)控系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析，方便抓捕。
AIoT面臨的挑戰(zhàn)。熱點(diǎn)未必能盈利，AIoT還有幾個(gè)問題。第一，部分物聯(lián)網(wǎng)場景需要高頻高速計(jì)算，算力資源成本壓力不是一般機(jī)構(gòu)能承受的。第二，部分復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)場景需要識別和復(fù)雜算法支持，設(shè)計(jì)有效算法考驗(yàn)企業(yè)開發(fā)者能力。第三，科技公司各做各的，平臺兼容性不強(qiáng)，算力、算法、網(wǎng)絡(luò)不能協(xié)同，導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備各成體系，難以統(tǒng)一大規(guī)模部署。第四，開發(fā)者水平參差不齊，AIoT安全性很成問題。今后AIoT的標(biāo)準(zhǔn)化、兼容性、安全性需要各方共同努力。趕風(fēng)口淘金的想法已經(jīng)過時(shí)了，AIoT的技術(shù)與安全要求越來越高。
歡迎關(guān)注，批評指正。
在當(dāng)前的物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中，大數(shù)據(jù)和人工智能占據(jù)了重要的位置，而且隨著物聯(lián)網(wǎng)平臺的逐漸成熟，人工智能將發(fā)揮出越來越重要的作用。從這個(gè)角度來看，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)最終的發(fā)展均指向了人工智能。
物聯(lián)網(wǎng)在5G時(shí)代將體現(xiàn)出三個(gè)特征，其一是物聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)的深度整合；其二是物聯(lián)網(wǎng)與行業(yè)應(yīng)用的深度整合；其三是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度整合。物聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)的整合能夠在很大程度上拓展物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景，比如車聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備等都將具有廣闊的發(fā)展空間，而且目前移動互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)構(gòu)建出了完善的行業(yè)研發(fā)體系，整合的基礎(chǔ)還是比較成熟的。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級將是推動物聯(lián)網(wǎng)與行業(yè)結(jié)合的重要推動力，比如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、智慧城市等等，由于物聯(lián)網(wǎng)是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，所以未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級必然會大力發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)，未來物聯(lián)網(wǎng)將承載更多的行業(yè)應(yīng)用。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合（AIoT）是物聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展到一定階段的必然結(jié)果，物聯(lián)網(wǎng)要想全面提升應(yīng)用價(jià)值，必須要提升自主決策能力，而這個(gè)過程就需要人工智能的參與。人工智能要想落地應(yīng)用也必然離不開物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)完善的應(yīng)用場景，所以人工智能也希望能夠通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用的突破。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合將開辟出一個(gè)新的領(lǐng)域，這個(gè)領(lǐng)域存在大量的創(chuàng)新機(jī)會，所以未來AIoT領(lǐng)域也會逐漸成為一個(gè)創(chuàng)業(yè)的熱點(diǎn)領(lǐng)域。在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的大背景下，AIoT的突破口非常多，但是要想完成快速的發(fā)展，一方面考驗(yàn)企業(yè)的研發(fā)能力，另一方面也考驗(yàn)企業(yè)的行業(yè)資源整合能力。換句話說，進(jìn)入AIoT領(lǐng)域需要一定的門檻。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言！
一，你說的很正確。但是，不具體。
二，物流的關(guān)鍵點(diǎn):快遞分揀機(jī)。現(xiàn)在是半自動，一個(gè)區(qū)級的中心需要20人左右。
三，按照現(xiàn)有技術(shù)生產(chǎn)自動分揀機(jī)，價(jià)格50萬。太高。沒人買。
四，如果有20萬左右的智能分揀機(jī)，人工減少一半，也就是說一年節(jié)省的人工可以購買一臺分揀機(jī)的話，銷量肯定好。
五，這個(gè)技術(shù)已經(jīng)破解。物流技術(shù)將會突飛猛進(jìn)。
六，答案:智能工廠，從物流開始。
個(gè)人觀點(diǎn)。
1.ai的已經(jīng)是非常久遠(yuǎn)的事情了，哪怕是講的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出也有幾十年的時(shí)間。而早期受限于數(shù)據(jù)和算的限制，直到2012年深度學(xué)習(xí)算法才大放異彩。
2.題目值的“所處階段”，應(yīng)該是指基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的所處階段。經(jīng)過幾年的發(fā)展，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于gpu的深度學(xué)習(xí)的高速迭代，ai已經(jīng)在很多行業(yè)發(fā)揮的作用越來越大。并且還在高速發(fā)展，并得到各個(gè)大企業(yè)和國家的重視。這樣看這個(gè)階段還要繼續(xù)告訴發(fā)展一段時(shí)間。
3.深度學(xué)習(xí)算法雖然厲害，但也只是基于當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)，腦神經(jīng)科學(xué)，認(rèn)知科學(xué)等基礎(chǔ)之上，隨著新技術(shù)的發(fā)展，比如量子計(jì)算，ai應(yīng)該會階段性持續(xù)的發(fā)展。
核心的趨勢，有更多更重要的事等著人做，其他的事給ai吧。??
雖然AI（人工智能）經(jīng)過了60多年的發(fā)展，但是目前AI依然處在行業(yè)發(fā)展的初期，還有大量的課題需要公關(guān)，需要解決的落地問題也非常多。簡單的說，目前AI依然處在“弱人工智能階段”，距離未來理想狀態(tài)下的“強(qiáng)人工智能階段”還有較長一段距離。
人工智能經(jīng)過60多年的發(fā)展，目前的研究方向主要集中在六大方面，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、自動推理、知識表示和機(jī)器人學(xué)。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，目前機(jī)器學(xué)習(xí)（含深度學(xué)習(xí)）、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺獲得了較多的關(guān)注，也出現(xiàn)了一批相關(guān)技術(shù)的智能體產(chǎn)品。雖然這些智能體往往還需要工作在特定的場景下，但是也為提升工作效率做出了積極的貢獻(xiàn)，在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，已經(jīng)有越來越多的智能體開始參與到生產(chǎn)環(huán)境中，比如汽車制造領(lǐng)域就有大量的工業(yè)機(jī)器人參與生產(chǎn)。
隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等基礎(chǔ)生態(tài)將越發(fā)完善，而這些基礎(chǔ)對于人工智能的發(fā)展來說也是非常重要的，可以說物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)是人工智能的重要基礎(chǔ)，萬物互聯(lián)必然會帶來萬物智能。目前不少大型的科技公司都陸續(xù)開始布局人工智能領(lǐng)域，相關(guān)的研發(fā)也在如火如荼的進(jìn)行中，尤其在2018年，人工智能受到了整個(gè)市場的熱捧，但是由于不少人工智能產(chǎn)品依然存在落地難的問題，所以人工智能領(lǐng)域也受到了一定的質(zhì)疑，相信隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能產(chǎn)品落地應(yīng)用的各種壁壘將被陸續(xù)打破。
最后，對于現(xiàn)代職場人來說，學(xué)習(xí)一定的人工智能知識會提升自身的職場競爭力，從目前的知識結(jié)構(gòu)來看，可以從學(xué)習(xí)一門編程語言開始，比如Python。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
到此，以上就是小編對于人工智能科技十大突破口的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于人工智能科技十大突破口的5點(diǎn)解答對大家有用。
