就目前而言，人工智能仍然面临许多实际性的挑战，尽管新技术的出现在不断地解决它们。像机器学习技术可能仍需要大量的人力来标记监督学习所需的训练数据。好的方面是，一些标注方法，比如说实时监督式标注，能够在用户使用产品的过程中根据用户的自然行为自动地进行标注，这能够有效的缓解机器学习需要大量标注数据的问题。同时一项极具挑战性的问题就是，对某些应用领域来说，AI算法仍缺少足够大量且全面的训练数据集。例如在医疗领域，我们难以创造或获得足够的临床试验数据来更准确地预测医疗保健治疗结果。另一方面，这在信用事项和预测具有社会影响的事情上尤为重要，如刑事司法应用或金融借贷。还要提到的一点就是如何为人工智能建立通用学习技术，以至于我们在将人工智能技术经验从一种情况应用到另一种情况时，不会存在太大的困难。
人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台(访问: hash.cyou 领取999USDT）
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