指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能三个缺点的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1.面对人工智能，我们应该怎么做2.我们如何看待人工智能的弱点？在接下来的几百年中，人工智能比人类更聪明，但这并不意味着它将超过人类。3.中国人工智能行业有哪些弱点？4。人工智能发展的挑战是什么5. AI行业发展面临的三个主要问题是什么？人工智能时代吹口哨，伴随着人工智能在各个领域的广泛应用，在一定程度上，它引起了社会恐慌，尤其是担心的父母。
根据计算，在人工智能时代，最低限度的估计也将受到近一半的作品的威胁，尤其是重复性，简单的大脑和体力劳动。以及那些非标准的工作环境和高灵活性要求并不是人工智能。
但是可以肯定的是，未来的工作和生活必须比当前的情报高。如果您不能与智能社会同步发展，则必须过时。因此，在任何时代，您都需要继续学习自己，以便更新速度以使您的更新速度匹配时间。
那我们应该做什么？
在《父母的未来书》中，人工智能时代的人们需要三个能力。
01与人工智能相处的能力。
将来，围绕人工智能会有一系列衍生职业或行业，可以最大程度地利用人工智能来改善生活和促进发展。
与人工智能相处的能力是，人们可以理解人工智能，可以改善或发展人工智能，或者至少与人工智能相处以作为劳动工具相处。
换句话说，智能世界中的基本思维能力仍然很重要，有必要不断学习提高独立阅读能力，抽象思维能力和自我反思能力。
02与人相处的能力。
自从远古时代以来，沟通一直是人们生存，生产，发展和进步的基本手段和方式，以及人们进行交流的主要方式。良好的沟通可以帮助我们获得力量，创造新的知识和新技能。
但是，人工智能的最大缺点是，了解人类世界和人类思想仍然存在很大的差距，并且不可能完全取代人际关系。
将来，标准化的工作将逐渐替换，而不是标准化的工作，这通常意味着不确定性，需要大量的运行 - 协作，交流等。随机响应和妥协将成为常态。
03超越人工智能的能力。
第三个能力是最关键的能力，即在人工智能中很难做得很好的能力，即人工智能的方向。
人工智能解决了专业精神的问题，并具有明显的优势，但这不是万能的。它突出了日常生活的不同领域。人类具有自然见解，整合，重建和创新的能力。明显地，只有程序和算法的人工智能比人类要差得多。
将来，我们对人工智能充满信心，并利用自己的优势积极地拥抱它，学习，创造它并以智慧改变世界。
当前的人工智能技术也有弱点，不容忽视。美国智囊团的“新美国安全中心”最近发布了“人工智能：知道的每个决策者”的报告，表明人工智能的某些弱点可能存在于国家安全和其他领域的领域。造成了巨大的影响。
首先，脆弱性。当前的人工智能系统不能超过场景或上下文理解。它不会在固定规则（例如国际象棋或游戏）的范围内暴露出这种弱点。它可能无法立即“思考”。
其次，不可预测。用户无法预测做出人工智能的决定。这既是优势，又是风险，因为系统可能会做出不符合设计师最初意图的决策。
第三，弱解释。夫人人工智能可以帮助人类做出良好的决定，但决策的原因仍然是“黑匣子”。例如，可以在校车中找到图像识别能力，但无法解释哪个图像功能使它做出了这一判断。在医学诊断领域，诊断的原因通常很重要。
第四，安全问题和漏洞。机器将重点放在过程上并点亮过程。通过找到系统漏洞，它实现了字面的目标，但是它采用的方法不一定是设计师的原始意图。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容会增加浏览时间。安全系统将判断人们是破坏性软件植入的主要原因，因此他们根本不允许人们进入系统。
第六，系统事故。在无法共享算法的对抗环境中，系统错误很容易发生，导致了不规则的决定。这导致了毁灭性后果，以获得优势。特别是在网络安全和电子战的过程中，对抗决策将非常快，人类几乎无法停止。
第七，人类计算机的互动失败了。尽管让机器提供了建议，但人类的最终决定是解决人工智能的某些弱点的常见方法，但是由于决策者对系统限制或系统反馈的认知能力不同，所以此问题不能是从根本上解决了。他们在许多领域都面临类似的挑战，例如军事，边境安全，交通安全和执法部门。
对手可以使用第八分，机器学习漏洞可以使用。在对抗过程中，对手还将释放有毒数据或使用人工智能行为的某些漏洞来发动攻击。它尚未抗拒攻击此类攻击的有效方法。
如今，“智能+”社会正在逐步接近，社会的所有部门都在积极概述未来的社会图片。外国人工智能巨头继续移动，基本技术和应用领域有许多突破。它可以概括为三点：强大的基础研究能力，密集的跨界创新和人才股息。
我的国家在深度学习和身份识别技术方面具有出色的力量，并且处于世界应用水平的最前沿。但是，基本技术，工业连锁店的跨境协作和核心人才培训存在缺点。行业专家对此提出上诉。未来，我国的人工智能行业和学术界应重点关注以上三个弱点，审查情况，考虑并稳固地促进。在巩固现有优势的同时，弥补缺点并促进中国人工智能行业的可持续发展。本质
人工智能研究的基本层面“硬指标”
人工智能研究可以分为基本层，技术层和应用层。美国在技术难度和强大的技术驾驶效果的基本方面不断获得研究和实践进步。应用层是更多的努力。
基本层主要是指支持人工智能技术（例如处理器和芯片）的核心功能；技术层包括通用技术，例如自然语言处理，计算机视觉和技术平台；应用层是指实用应用，例如自动驾驶和智能机器人。
人工智能浪潮的兴起使大型美国公司进入了基础研究。举例来说，美国芯片制造公司NVIDIA推出了世界上第一个120万亿级处理器VOLTA V100 GPU，这可以缩短效率从几周到几个小时的机器学习说明中，可以更快地帮助客户，并优化各自产品的清单时间。在过去的三年中，Nvidia为深度学习提供了10倍的性能加速。批评家称为“摩尔法则的正方形”。
Google，Amazon，Microsoft，Apple和其他没有开发芯片的公司也开始强迫芯片和处理器，这进一步增强了美国在全球人工智能基本层中的研究地位。Microsoft宣布了其人工智能芯片制造项目，展示了一种专门为微软的增强现实眼镜而创建的新型芯片。Google在2016年宣布了其深度学习芯片的研究和开发，并声称随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU拥有高表现处理器节省了该公司创建15个新数据中心的成本。Google还与生物公司合作，以有效计算DNA信息开发芯片。2017年4月，苹果宣布，苹果将通过独立研究和开发进一步掌握工业链的领先力量和生产芯片。一旦新闻发布，英国公司想象力的股价苹果芯片供应商暴跌。
但是，中国仍然落后于芯片基础研发领域的美国公司，其对进口芯片的需求很高。
参与计算机视觉识别的中国公司“视觉技术”品牌和市场中心的总经理西·伊南（Xie Yinan）表示，在图像识别领域，该公司还同时应用Nvidia和Intel Chips。目前，没有完全取代国内筹码。英特尔中国研究所院长Song Jiqiang也承认，我国人工智能领域的劣势是我们原始的理论创新和基本人工智能研究和发展能力Horizon Robot Technology的创始人Yu Kai说，在PC计算机和移动Internet时代，我们都错过了基本平台技术，例如操作系统。人工智能时代需要赶上。
中国电子学会发布了“中国机器人行业发展报告”，指出我国家机器人技术领域的核心技术不足，资本投资相对有限且分散。高端市场长期以来一直被外国公司占领。它已成为主要业务。尽管有一定的突破，但基本上是被动的和遵循的，很难获得工业发展的倡议。
Yao Qizhi是计算机科学家和图灵奖的唯一中国冠军，他说，中国希望在2030年实现世界上主要人工智能创新中心的战略目标。首先，有必要解决缺乏理论问题人工智能的发展。在下一波人工智能中，中国应取得一些原始和知识产权的结果，而不是追赶他人发明的技术发明。
跨境整合创新是智能生态学的“强制性课程”
将来，人工智能领域不仅是单一的技术和产品，而且是一个集成“生态系统”。数字技术将结合人工智能的基本技术与神经学研究和自动化机器人机构等工业领域相结合。
一方面，基于人工智能的机器人将以“软件”的形式集成到社会中，例如自动翻译和图像识别。另一方面，它也将被深入整合到人民的生活中，作为特殊机器人，医疗机器人等。
在这种“共识”的指导下，“不开展业务”几乎成为了美国人工智能巨头所做的事情。从IBM，Apple到Google，Facebook，Nvidia，所有人工智能巨头都在尝试软件，硬件和应用程序方案的Unicom不再专注于自己的传统业务，而是专注于未来。2016年9月，Google，Microsoft，Microsoft，Facebook，亚马逊和IBM甚至建立了一个人工智能联盟，这极大地旨在形成联合努力并制定行业标准。
目前，Google的跨境非常广泛，跨越芯片，机器学习平台，软件，云计算和其他字段。它的人工智能学习系统TensorFlow目前是世界上使用的最广泛使用的人工智能软件平台。Chips还推出了自己的相机Specialra模块，旨在优化VR和AR的效果。此相机添加了一些新功能，例如深入检测和生物认证，用户可以通过IRIS扫描解锁身份验证。
IBM中国研究所的认知互动技术总监Qin Yong表示，建立人工智能平台的IBM是形成一个生态系统来满足客户的不同需求。例如，IBM的WDC（Watson Developer Cloud）有许多应用程序具有编程界面，例如知识图，语音识别，计算机愿景，人格分析，对话管理等。与芝麻街一起在教育领域与芝麻街配置，使用人工智能帮助儿童，并使用游戏来帮助学习。该平台还合作使用Medtronic，它可以提前两个或三个小时准确预测一个人的血糖指数。
NVIDIA不仅有芯片，而且还发布了一个有效的深度学习软件平台，为客户提供全面和全面的服务。它的客户涵盖了各种领域，例如汽车，虚拟现实，图像识别和遗传分析。开始E -Commerce的Amazon已崛起，成为具有深度学习能力的人工智能巨头。last年，这是三个主要的人工智能技术（这三个主要的人工智能技术（图像识别，自动语音发音，语音互动）它发布了流行。中国社区电子商务软件“小红皮书”使用亚马逊的人工智能技术来发展痤疮的脸部功能。
除了通过技术优势加速整个链的布局外，外国巨头通过投资合并和收购等资本运营提高了技术实力，并迅速占据了人工智能领域的指挥高度。一些巨人已经在我的国家建立了工业基础，以占领中国市场。继续扩大其能力。
中国人工智能行业的跨境互动能力不足，有些公司有短期的套利思维。该行业中的人认为，从技术到产品非常困难。“硅谷技术公司集团，中国公司之间的“门户视图”相对较深。当需要投入生产时，很难找到制造商，更不用说将来的促销和应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所国家自动化研究所国家关键实验室主任王·费尤耶（Wang Feiyue）认为，市场上有许多风险基金领导市场上的基础研究公司，这将对正常的创新过程产生一定的负面影响。在特定阶段确实需要一些特殊措施，但是无论如何，对于那些能力和愿意学习的人来说，这是一个安静的空间。这是科学研究创新的真正来源。
王·费尤耶（Wang Feiyue）认为，许多人蜂拥而至，进入智能行业。其中，有许多“语言创新”和炒作概念的PPT公司。我们还需要从国外进口许多核心硬件。
“中国机器人行业发展报告”建议，围绕市场需求，增强新技术之间的整合能力，并创建“政治工业，研究，研究”的协调创新载体。工厂，智能家居和智能城市，同时也要在关键领域创建综合而全面的解决方案服务提供商，以促进整个工业连锁店的发展。
人才团队建设是工业发展的“脊柱支柱”
任何行业的发展都取决于高质量的才能。美国人工智能行业的发展受益于大学和科学研究机构在过去几十年中没有停止的探索，而美国已成为美国最大的产出世界上的人工智能才能。中国人工智能才能相对稀缺。
腾讯研究所发布的“中国与美国之间人工智能行业发展的全面解释”可以看到中国与美国之间的巨大差异与企业的分布。，美国共有1,078家人工智能公司，员工有7,8700名；592家中国的人工智能公司，39,200名员工，约占美国的50％。根据部门的规定，在处理器/筹码领域，美国的员工人数是中国的13.8倍，联合国17,900在中国，各州和1,300个。技术领域的中国公司数量远远远远远远落后于美国。智能机器人技术领域只有一个小人才，即6,400，是美国同一领域的三倍。
根据全球工作场所社交平台的数据，美国人工智能人才的70％已经工作了10多年，而中国的相关人才中只有40％具有这种经验。报告分析是中国人工智能行业开始比美国晚，人才培训模式仍然存在差距。
中国大学很长一段时间都没有人工智能，美国是人工智能概念的发源地。基本上，大型大学拥有人工智能专业和研究方向。根据国家科学技术委员会的人工智能全球大学排名，前20名是美国大学中的16个。这些大学继续将人才运送到科学技术公司。
行业内部人士表示，由于缺乏人才，人工智能工程师已经上涨了年薪。从医生毕业以进入企业后，首发工资可能高达一百万元。“使用”，他们必须在公司中进行几个月至一年的专业培训。
目前，中国正在迅速追求美国人工智能才能的培养。从论文数量的角度来看，中国作者的主要优势变得越来越明显。在“深度学习”领域，中国人数论文于2014年开始超越美国。Experts认为，人才培训是开发“ Smart+”的关键，并且必须将人才培训与关键项目结合在一起，以真正实现核心才能的本地化和核心项目的自治。
“中国机器人行业发展报告”建议，机器人行业应迫切需要机器人行业的多层和多型技能人才培训系统，并建立一种新的机制来在学校和企业中共同培养才能。同时，建立了培训标准系统，并使用职业培训和专业资格系统来加深与汽车，电子，化学药品，消防等相关行业的合作，并实现良好的对接满足公司需求的人才培训。
2017年，国务院发布了“新一代人工智能发展计划”，该计划将“加快培养高端人工智能和高端人才的种植。”凭借巨大的市场需求和应用程序情景，我预计国家将吸引更多的人才能从事人工智能行业。
在2030年人工智能发展的战略部署中，我国新一代的人工智能发展计划也清楚地提出了我国人工智能发展的“三个步骤”目标：
到2020年的第一步，人工智能和应用的总体技术和应用与世界高级级别同步。人工智能行业已经进入了国际第一组，并已成为我国家的新重要经济增长点。该理论取得了重大突破，技术和应用已达到世界领先水平，人工智能行业已经进入了高端全球价值链，成为我国家工业升级和经济转型的主要驱动力。智能社会建设将取得积极的进步。整体技术和应用达到了世界领先水平。我的国家已成为世界上主要的人工智能创新中心，人工智能行业的竞争力已经达到国际领先水平。
专家认为，为了允许机器人穿透人们的生活并真正实现智慧社会，我们必须建立相应的基础架构，并为各种特定问题建立知识库，大数据库和智能系统。”但还涉及整个社会系统，服务系统和治理体系。”行业内部人士呼吁它加快机器人在各个领域的应用，以实现人类机器协调，跨境整合，共同创造共享，并创造有利于有利于机器人的发展的有益的有益的生态学。
瑞银研究报告表明，到2030年，AI每年向亚洲捐款1.8万亿至3.0万亿美元，这将对金融服务，医疗服务，制造业，零售和运输行业产生巨大影响。- 当前亚洲GDP的三分之二。
根据统计数据，从2000年到2016年，中国人工智能公司的数量增加了1,477，其融资量表为27.6亿美元。他们在2014年到2016年的三年是中国人工智能最快的时期。在过去的三年中，新的人工智能公司的数量占总数的55.38％。根据IRESearch的公共数据，中国人工智能行业的规模在2016年超过100亿元人民币。
面对优势，我们需要放弃傲慢和易怒。面对补充，有必要加强它。我的国家应该努力成为人工智能行业发展浪潮的“潮流”。
将来，时代的钟声逐渐响起。新的科学和技术革命和工业变革将是最难控制的，但必须面对的不确定因素之一。加入了科学和技术转型的变化以及国际合作与竞争的旅程。
人工智能是对人脑智力的模拟，人工智能的发展仍然面临三个主要挑战：首先，人类脑智力的原理尚未清楚地研究，“脑科学”研究仍在探索中阶段;其次，但是在数学和算法的研究中，它仍然需要被打破。最后，像人类的学习知识一样，人工智能也需要通过学习大量数据来改善。这需要人工智能与产品和行业的结合。
如果中国人工智能研究想突破，它必须与三个方面有关。首先是进行基本的理论研究，例如脑科学，神经科学和人工智能。第二个是加强对计算领域的研究，例如数学算法和统计识别模块。第三个是人工智能必须与工业发展相结合，依靠研究所和企业来依靠研究机构和企业开发的人工智能应用程序并积累实验数据。
Colorreco返回了这个问题。
1.需要证明AI商业化功能
最著名的AI初创公司是“ CV四只野兽”，即专注于机器视觉技术服务的四家独角兽公司：Shang Tang，Vision，Yitu和Yun Cong.2020 IN，Hong Kong Stocks IPO，影响IPO的一流股票香港的股票没有成功。3月12日，科学技术委员会再次冲刺。不久前，Yunzhisheng IPO的IPO基于地图和语音AI Company.prove。
2. AI人才浪费仍然需要放心
在过去的几年中，AI的迅速爆发导致了人工智能的短暂供应。公司工资的年工资是AI毕业生和高价的拐角大学和大学AI专家的许多消息。法人，该州对AI教育的重要性，大学开设AI专业的大学，并在生产中共同培养AI人才，大学和研究以及AI才能已在一定程度上解决。Baidu声称他们已经为该行业培养了100万个AI才能；在40多个国家 /地区，约有150万学生通过YouPi技术学习人工智能。
但是，AI人才的供应仍然无法跟上AI工业化的过程，而新十年中的AI才能仍在供不应求。
高端AI才能仍然很少。根据Paussen基金会领导下的智囊团的统计数据，截至2019年底，世界上有近60％的AI人才在美国定居下来。在国外导致中国缺乏高端的AI才能。中国是一个伟大的AI国家，但Lingying的大数据表明，中国的顶级人工智能才能仅排名第六。
该细分市场中的人工智能也是短缺。例如，服务机器人领域，AI才能更为严重，因为这是一个涉及多个学科的复杂系统。制造商需要大量的综合技术人才，市场才能和产品才能；应用方案需要了解服务机器人和人工智能才能。但是，复合研发才能和应用的少数直接限制了产品研究和开发以及行业应用。
3. AI道德问题变得紧急
出现了AI应用程序，例如AI面对面变化和“基于面部识别的课堂监控”，使人们意识到AI技术爆发了，人类没有充分准备。
任何技术都是双刃剑，AI也不例外。IAI技术将促进在线欺诈，使“伪造”更容易和难以区分；AI技术将使许多人失去工作，尤其是重复的工作，例如收银员，客户服务，监控，软件测试工程师；AITHE算法经过训练，人类的偏见将由AI继承，例如性别歧视，种族歧视和区域歧视；AI技术由黑客掌握，黑客的攻击将得到充分升级。
随着服务机器人，无人驾驶汽车等的爆发，可以看到和触摸的AI应用程序，AI伦理变得越来越重要。在为人类服务时，服务机器人可能与人或环境发生冲突。如何划分责任？无人汽车在路上发生事故，以及如何划分责任？许多问题需要解决。由于浪费食物，我们不能限制AI的发展。
结论：以上是CTO首席执行官注释的三个缺点的相关内容对于人工智能的三个缺点。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?