AI技术发展面临的几个痛点
1、缺少训练数据
发展到今天
人工智能虽然已经积累了大量的数据，但是平均到每家企业来说，可以获得的数据来源还比较单一。由于商业竞争中存在壁垒，这些数据之间很少能够形成交叉。
2、缺少应用情境
这是因为能够被采集到的数据量占人类生活中所产生信息量的10%左右，在这其中能够被分析的数据更是少之又少。这些数据大部分都沉浸在情境中，所以这对计算能力提出了更高的要求，而且对于用合适技术转化成可分析的数据也提出了更高的要求。
3、商业化路径比较远
目前来看大多数的人工智能企业还是处在一种“叫好不叫做”的阶段。虽然看上去比较炫酷，但是实际上能够落地的企业落地的情境少之又少。更多人工智能的发展还依赖于国家技术、军备战略的推动和资本的推动，真正能够实现自主造血能力企业几乎没有。
4、通用性人工智能还很远
科幻类电影中那些有情感，能够独立解决问题，能够识别甚至预测人类社会发展的人工智能叫做强人工智能。虽然AI的应用使一些人物变得自动化，但是人类判断全部交由算法负责，这种情况几乎不可能发生。而人要用自己的智慧去训练和监督人工智能，帮助人工智能更快更聪明的解决问题。所以人的智慧在人工智能与数据之间其实起到了一种关键性的调节作用。
版权申明：本内容来自于互联网，属第三方汇集推荐平台。本文的版权归原作者所有，文章言论不代表链门户的观点，链门户不承担任何法律责任。如有侵权请联系QQ：3341927519进行反馈。
