在回答人工智能到底有多远这个问题之前，有必要先了解一下人工智能是什么概念？人工智能（AI）是指计算机具有与人类相同的智能。它是一门集计算机科学、统计学、神经学和社会科学于一体的前沿综合学科。它可以代替人类实现识别、认知、分析和决策。和其他功能。比如你说一句话，机器可以识别为文字，理解你的意思，进行分析和对话等。另外，了解一下AI发展的历史，有哪些关键的里程碑？人工智能在1950年代和60年代被正式提出。1990年代，国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫与“深蓝”计算机决战，“深蓝”获胜。这是人工智能发展的一个重要里程碑。2016年，谷歌的AlphaGo战胜韩国棋手李世石，再次掀起AI热潮。今年，腾讯推出的围棋软件“绝艺”大放异彩，无不代表着特定时期人工智能发展的技术水平。AI的持续爆发离不开基础设施的进步和技术的更新。从1970年代个人电脑的兴起，到2010年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能的复兴奠定了基础。同时，互联网和移动互联网的发展也带来了一系列的数据能力，提升了人工智能的能力。而且，算力也从传统的CPU为主，变成了GPU为主，这对AI也有很大的改变。算法技术的更新促进了人工智能的兴起。最早的算法一般都是传统的统计算法，比如80年代的神经网络，90年代的浅层，2000年前后的SBM、Boosting、凸方法。随着数据量的增加和计算能力的增强，深度的影响学习也越来越多。2011年后，深度学习的兴起，造就了当今人工智能发展的高潮。二、人工智能的研究领域和分支有哪些？人工智能研究领域主要有五个层次。底层是基础设施建设，包括数据和算力两部分。数据越大，人工智能的能力就越强。上层是算法，比如卷积神经网络、LSTM序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习算法。第三层是重要的技术方向和问题，如计算机视觉、语音工程、自然语言处理等。还有其他类似的决策系统，比如强化学习（编者注：增强学习），或者统计系统，比如一些大数据分析，可以在机器学习算法上生成。第四层是具体的技术，比如图像识别、语音识别、机器翻译等。最上面是行业解决方案，比如人工智能在金融、医疗、互联网、交通、游戏等方面的应用。这就是我们关心的它能带来的价值。值得一提的是，机器学习和深度学习还是有区别的。机器学习是指计算机算法可以像人类一样从数据中寻找信息，学习一些规则。深度学习虽然是机器学习的一种，但是深度学习是利用深度神经网络让模型变得更加复杂，从而让模型能够更深入地理解数据。机器学习分为三种类型。第一类是无监督学习，是指自动从信息中寻找规律，并将其分成各种类别，有时也称为“聚类问题”。第二类是监督学习。监督学习是指给历史打上标签，用模型来预测结果。如果有水果，我们根据水果的形状和颜色来判断它是香蕉还是苹果。这是监督学习的一个例子。最后一类是强化学习，指的是一种可以用来支持人们进行决策和规划的学习方法。它是一种对人的某些行为和行为进行奖励的反馈机制。通过这种反馈机制促进学习，这与人类相似。学习是相似的，因此强化学习是当前研究的重要方向之一。再者，AI的应用场景有哪些？人工智能的应用场景主要包括以下几个方面：在计算机视觉方面，2000年前后，人们开始使用机器学习和人工特征来制作更好的计算机视觉系统。比如车牌识别、安防、人脸等技术。深度学习逐渐用机器代替人来学习特征，扩大其应用场景，如无人车、电子商务等领域。在语音技术方面，2010年后，深度学习的广泛应用大大提高了语音识别的准确率，如Siri、VoiceSearch和Echo等，可以实现不同语言之间的交流，从语音中说出一句话，然后它翻译成另一个文本；再比如智能助手，你对着手机说一句话，它就可以帮你完成一些任务。与图像相比，自然语言更加困难和复杂，不仅需要认知，还需要理解。在自然语言处理中，一个比较重大的突破是机器翻译，大大提高了机器翻译的原始水平。比如谷歌的翻译系统，就是人工智能领域的标杆事件。2010年前后，IBM的“沃森”系统在一档综艺节目中与人类冠军进行自然语言问答并获胜，代表着计算机能力的显着提升。在决策系统中，决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断完善的。从80年代的西洋跳棋到1990年代的国际象棋，机器的胜利标志着科技的进步。该决策系统可广泛应用于自动化、量化投资等系统。在大数据的应用中，可以通过之前阅读的文章了解自己喜欢的内容，做出更精准的推荐；分析每只股票的行情，进行量化交易；分析客户的所有喜好，做出精准的推荐营销等，机器通过一系列的数据进行判断，找出一些最适合的策略反馈给我们。最后，人工智能的未来是什么？即人工智能实现到什么程度？在计算机视觉方面，未来的人工智能应该更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景和问题中的应用。在语音场景中，虽然目前的语音识别已经能够在特定场景（安静环境）下获得与人类相似的水平。但在嘈杂的场景下仍然存在挑战，例如原始领域识别、口语、方言等长尾内容。未来需要提高计算能力、增加数据量、改进算法来解决这个问题。在自然语言处理方面，机器的优势在于记忆能力更强，但缺乏语义理解能力，包括对不规则口语的识别和识别。当人们说话时，它与物理事件论有关。例如，当一个人谈论计算机时，人们知道计算机是什么意思，或者它能做什么，但在自然语言中，它只是把“计算机”当作一个孤立的文本中的词，不会产生类似的联想。自然语言的联想只是通过与文本中其他共现词的联想，而不是物理事件中的联想。所以如果真的要解决自然语言的问题，以后还需要建立一个从文本到物理事件的映射，但是目前还没有很好的解决方案。因此，这是未来需要考虑的研究方向。当前的决策规划系统存在两个问题。首先是它的不通用性，即所学知识的不可迁移性。比如你用一种方法学下围棋，就不能直接把这种方法移植到下棋上。二是模拟数据量大。.所以它有两个目标，一个是算法的改进，如何解决数据稀缺的问题或者如何自动生成模拟数据，另一个是自适应能力，当数据发生变化时，它能够适应变化，而不是能力下降了。所有这些问题都是我们希望在未来五年或十年内尽快解决的问题。未来，我们需要探索：（1）创造力。目前，有一定的创造力的方法在慢慢研究，让机器开始具备一些人类的创造力。然而，它的通用性是有限的，尤其是在对物理事件的理解方面。只有解决了这些问题，才有可能创造出像人一样的机器人，成为人意义上的智能。（2）学科交叉融合。未来，我们需要探索更多的算法和一些跨学科的融合。因此，人工智能在下一阶段有着非常广阔的应用前景，同时也面临着诸多挑战。
