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人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)（人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些）

發(fā)布時間：2023-05-31 08:39:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 111

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

人工智能技術在安全方面將會面臨哪些挑戰(zhàn)?
人工智能面臨的技術挑戰(zhàn)是什么？
技術角度看人工智能的挑戰(zhàn)包括什么

人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)（人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些）

人工智能技術在安全方面將會面臨哪些挑戰(zhàn)?

據(jù)報道，馬斯克（EION Musk）致力于推進人工智能領域的工作，但他也認為人工智能在將來對人類構(gòu)成威脅的概率很高，在接受采訪時，這位科技名人聲稱，我們確保人工智能安全的概率僅有5％到10％。

報道稱，馬斯克表示，人工智能技術發(fā)展的一個主要目標是開發(fā)出比人類更聰明，而且能獨立學習，不需要任何人工編程或干預的系統(tǒng)，這種能力所造成的影響是未知的，來的人工智能或許能夠區(qū)分“好”和“壞”的行為，但不會有人類的感覺。

截至目前Facebook，谷歌、亞馬遜和蘋果公司都在此列，他們有更多關于用戶的信息，?信息的集中會帶來很大的風險，如果人工智能代表了一種極端的信息力量，這項技術會給人類社會帶來嚴峻的問題。

分析人士表示，雖然機器人暴動目前看起來還是科幻小說中存在的情形，但人工智能目前所取得的進步使它們看起來代表了未來的發(fā)展方向，必須考慮通過未來的監(jiān)管來確保人工智能的安全。

人工智能面臨的技術挑戰(zhàn)是什么？

1、神經(jīng)網(wǎng)絡的先天不足
過度學習 (overfitting)：當模型參數(shù)過多時，極易對已有數(shù)據(jù)學習過度而喪失對未知數(shù)據(jù)的預測能力
超參數(shù)優(yōu)化：需要繁瑣的人工調(diào)試 → 費時費力。解決方法：自適應參數(shù)優(yōu)化、貝葉斯參數(shù)優(yōu)化。
2、學習算法的局限性
梯度遞減算法: 對于復雜問題，很容易被局部最優(yōu)解捕獲。
反向傳播算法: 當誤差信號反向一層層傳播時，其幅值隨著層數(shù)增加而級數(shù)減小。
深層網(wǎng)絡: 當層數(shù)非常多時，就沒有足夠的計算資源和算法進行整體學習
3、現(xiàn)有數(shù)字化計算機架構(gòu)不足以支撐
計算量隨維數(shù)呈級數(shù)增長 (維數(shù)詛咒) 人類只能處理維數(shù)很低的信息，但是大腦模型是建立在極高維的模型上 (數(shù)以千億計的神經(jīng)細胞，數(shù)以百萬億計的神經(jīng)突觸) 現(xiàn)有計算機無法完全仿真人腦。
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人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)（人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些）