导读：很多朋友问到关于人工智能到了什么地步的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能的技术成熟度做到了哪种地步？
人工智能涉及到的知识有很多，我们在前面的文章中提到了深度学习，而深度学习正是人工智能中的其中一种非常重要的技术，掌握了这些我们才能够更好地学习人工智能的系统知识，才能够合理地运用人工智能以及控制人工智能。关于人工智能的知识，下面我们给大家介绍人工智能的技术成熟度，目前究竟做到了哪种地步。
1.人工智能中涉及到的技术
在人工智能的发展中，大数据处理、深度学习和GPU计算三个方面的技术起到了关键的推动作用。大数据的采集、基础管理和云计算、GPU计算等技术应该说比较成熟了。突破智能的难点还是在机器学习。作为机器学习的子领域，深度学习虽然很实用，但它还是神经网络那套算法理论，在很早之前就提出来了。不管是支持向量机、贝叶斯、决策树等浅层学习算法，还是深度网络衍生出来的深度强化学习、迁移学习、对抗学习等，大部分理论、算法在几十年前的人工智能教材上都能找到，唯一不同的加了个深度，有强大的计算力支持，能处理大数据了。所以人工智能的技术成熟度还是不如我们想象的那样好的。
2.人工智能的技术成熟度做到了什么地步呢？
对于现阶段的人工智能成熟度来说，只能说是勉强及格，当然，这还是由于深度学习帮助的原因。至于深度学习技术发展的后劲如何，短时间内是否发展成为科技大佬所说的那样可怕，那要看未来人工智能中深度网络的工程能力和发展速度了，没有大数据资源和大规模计算资源的一般研究机构和人员是很难知晓的。综上描述，我们可以认为人工智能的发展其实只是及格而已。就目前而言，人工智能开源框架更是基本等同于深度学习，虽然一些深度学习框架备受开发人员推崇，但还是缺乏完整的人工智能技术链，深度学习被捧得太高不是好现象，传统的知识库、专家系统和规则式AI与深度强化、迁移、对抗等学习的融合才是AI发展的正途，另外从芯片、算法、平台、架构到应用等方面来看，弱AI要全面开花落地都还有较长的路要走。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于目前人工智能的技术成熟度的具体内容，从这篇文章中我们不难看出，其实人工智能的技术成熟度并不是我们想象的那么好，不过我们不要悲观，相信在未来人工智能能够解决更多的问题，给人类和地球造福更多领域。
人工智能已经发展到什么地步了？
相信用苹果手机的朋友应该熟悉Siri这个语音智能助手，或者你和微软的语音助手“小冰”聊过天。虽然现在这些聊天AI还不能达到人类之间交流的水平。但是，他们已经能用语音识别技术，根据一些指令去完成一些日常的动作，已经能在生活中给我们很多帮助了。近两年不断面世的智能音箱，就是人工智能落地的重要产品。美国亚马逊公司的Echo、苹果刚刚发布的HomePod都是这类产品，国内也有很多，比如京东发售的200元智能音箱、小鱼在家智能摄像头、若琪语音助手等等，据我所知，国内的互联网音乐平台，也都会陆续发售自己的智能音箱。你只要对音箱说：“给我放周杰伦的歌”，“明天天气怎么样？”，“帮我叫一辆滴滴去公司”，它都能轻松满足你的要求。
炒股票的朋友都应该知道“基金经理”这个职位，他们帮您打理股票投资，在合适的时机买入卖出。这听起来需要很多行业经验，是一个“聪明人”的工作。但是你猜怎么着？人工智能已经能够帮你炒股了。现在有很多量化交易的公司，他们的基金背后并没有一个“基金经理”在操作，而完全是程序，是人工智能的软件在帮你买卖股票。AI程序不但能分析股票的走势，而且能够读懂相关公司的财报、新闻报道和网络评论，所以，在某个公司出现负面新闻、公关危机的时候，AI能比人更快地捕捉到股票下跌的趋势，快速抛售。不仅是股票投资，在保险、信贷各个领域，人工智能都能以超出人类的水平和效率，代替人类的工作。阿里旗下的蚂蚁金服中，各个产品都有人工智能的技术在发挥主要作用。
我国的人工智能处在什么水平？
我觉得我国的人工智能已经到了一个挺不错的水平了，因为不管是在机器人方面，还是语言技能以及图像技术方面都已经挺优异的了，甚至在某些方面都已经快要超越其他国家了，所以我才认为我们国家人工智能已经比较优秀了，因为我们那些研究人员是多么的优秀，才会有如此优异的成绩。
人工智能发展到了什么地步？
年初，“阿尔法围棋”横扫中韩等国顶级棋手，10月它又被自己的新版算法“阿尔法围棋－零”战胜。人工智能领域的一系列新现象、新突破，让人眼花缭乱、目不暇接。
无论是将人工智能称作“下一个风口”、“最强有力的创新加速器”、“驱动未来的动力”，还是关于它会不会比人类更聪明、甚至取代人类的争论，都说明人工智能又一次迎来发展高潮。
与以往几十年不同的是，人工智能这一轮高潮，是科技进步的水到渠成，也是与生活和工作相关的科技应用快速发展的结果，被嵌入十分广泛的生活场景中。有科学家因此认为，“我们或许将成为与人工智能真正共同生活的第一代人”。
不怕机器记性好，就怕机器会学习。像“阿尔法围棋”这样的机器自我学习技术基于三方面要素：互联网大数据、强大的运算能力以及深度学习技术突破。它们共同造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，更加自然的人机对话，乃至可以像“阿尔法围棋”一样去找寻规律、自我决策，其中最核心的是深度学习。
那究竟什么是深度学习？一是通过算法给机器设计一个神经网络；二是通过大量标定的数据样本训练神经网络，让它认识外部世界。以前，一个应用要通过非常精确的算法来描述，但是今天，我们不知道该用什么精确模型来教计算机，只能拿非常多的数据样本让机器比对学习，举一反三。
具体到“阿尔法围棋”，它还使用了强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。后者是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。
只需要先教“阿尔法围棋”一些人类摸索出的基本下法，然后让它与自己大量对战，就可以飞速提升水平。而“阿尔法围棋”的最新版本“阿尔法围棋－零”具备了无师自通的能力，在没有人类知识与对决训练的情况下，“从零开始”自己与自己对弈，仅3天后就战胜了自己的前辈。
搜狗首席执行官王小川认为，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。
“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作。”王小川说。
前百度首席科学家吴恩达、香港科技大学教授杨强等众多全球顶尖人工智能专家都认为，人工智能下一个重要突破口是“迁移学习”，这也是人工智能未来的发展方向。简单说，“迁移学习”类似中国成语里的“触类旁通”，就是机器将在一个领域学习掌握的技巧、经验和能力，迁移到一个新的有一定关联的领域里再应用，这样在新领域里，它就能省去大规模数据训练，只需一小部分数据就能迅速“成才”。当机器具备这种能力后，将使人工智能迈入全新层次。
按照人工智能“弱智能”、“强智能”和“超智能”的划分，当前乃至很长一段时间，人工智能还处于“弱智能”阶段，还只能局限在特定的封闭领域。比如，“阿尔法围棋”只能在封闭场景通过数据样本学习和对弈训练提高下棋能力，并不能发挥创造性。到了“强智能”和“超智能”阶段，人工智能就能像人类那样学习、决策和反思，解决不同领域的各种复杂问题。
尽管如此，仅靠当下的人工智能技术水平，人类就已经对机器的计算与“算计”产生高度依赖了。从购物网站的精准推送到电视剧的编剧、再到无人驾驶汽车，生活中的人工智能可谓无处不在。
未来是人工智能高速发展时期，敬请期待。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能到了什么地步的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。