导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能落地的难点有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能未来有可能实现吗?实现的难点主要是在哪?
人工智能是计算机科学的一个分支，它通过了解智能的实质，并希望生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的机器人。也就是说，这种机器人可以像人一样对外界的声音、图像、甚至温度等各种外界条件作出各自的反应，它可以听懂人的指令，可以躲避人的攻击，更重要的是它可以有像人一样学习、推理、思考、规划等具有自主意识的行为。用一句最通俗意懂的话说：“人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。”
从1956年科学家们提出人工智能这个概念至今，六十年来，人工智能的研究与发展取得了长足的进步，例如IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军就是人工智能发展的一个里程碑事件。
现在，人工智能已经开始对社会产生重大影响，我们熟知的有“阿尔法”与李世石之间的人机大战让人工智能成为关注焦点。其实人工智能在很多方面都有长足的进步，例如语音识别方面，苹果的siri和微软的小冰都可以在较大的程度上实现语音识别；还比如在无人驾驶技术上，谷歌等多家公司都取得了迅猛的发展。尤其是知识检索领域，人工智能更是完胜人类。2011年，IBM公司的人工智能“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军。上述例子说明，在另一些规则相对清晰的领域，人工智能已经接近人类的水平，尤其在海量数据存储和快速检索能力方面更是已经超过人类。
尽管我们说人工智能的发展进展神速，但截至目前，我们所能看到的人工智能还没有主动认知的功能，还只能算是机器，而不能叫机器人。所谓认知是指对外界事物认识的过程，或者说是对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的过程。在心理学中是指通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动来获取知识的过程，即个体思维进行信息处理的心理功能。而目前阶段的机器人尽管拥有大计算存储、分析数据能力，但始终不具有认知功能。从另一个层面来说，目前的人工智能还没有智商，只是对人工设定程序的一种执行。而如何让机器拥有认知的能力和智商，这也是人工智能发展的难点。
但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，如果机器人拥有了人工智能后，其攻击力和计算能力会超过人类，它可能会反抗人类。这种情况在许多的科幻电影中被展现出来，这就是科学家们一直在探讨是否允许机器拥有自主意识的原因。这多少会影响人工智能的发展。
与其他科学技术一样，人工智能也会随着历史发展而发展，这是发展的大方向，尽管在这个过程中会有一些磕磕绊绊的因素。最后，让我们用美国未来学家库兹韦尔的一句话来结束这个问题的回答：人工智能的进步会不断加速，聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化最终会导致人工智能达到一个奇点，成为远远超出人类智能水平的一种存在。
人工智能技术发展有哪些难题?
如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！
为什么人工智能落地应用难?
一直以来，人工智能难以落地的讨论不绝于耳。一方面是各高校研究机构，层出不穷的模型和算法，不断刷新着各项指标，另一方面，却迟迟不见这些最新的科研成果转化落地。
各研究机构、学者团体，手握这些最新的科研材料，只能或者kaggle、天池刷刷比赛，或者去参加各种会议刷刷论文。无论哪种方式，都无法获得实际的工业应用结果数据，也无法获得相应的科研报酬。
其实工业上实际上非常缺乏这些最新的人工智能科研成果。有的企业甚至还是用的几年前的技术在跑。效果偏离实际应用很远。
那是什么造成了这两者之间的隔阂呢？一方面是消息闭塞，人工智能从业者无法准确高效的找到这些企业需求，另一方面企业也无法信任单个开发者的成果，在没有比较的情况下，就投入资金进行科研转化。万一效果不及预期，前期投入难以回本。
可喜的是，目前有些平台已经注意到这些问题，在尝试搭建科研结果和企业需求之间的桥梁，比如AI模型市场(aimodelmarket.cn)这样的平台，就是通过API合作的方式，建立AI算法模型和企业需求之间的桥梁。
那信任问题如何解决呢？本身平台就要成为双方的担保，同时引入评价机制。同时API的合作，可以按量付费，如果企业对效果不满意，可随时终止。这就给了双方极大的保护。
那如何让算法工程师的最新算法模型成为工业上的实际应用呢？AI模型市场采用的是容器的方式，将算法工程师的最新模型打包进容器，即方便部署，又满足了企业扩展性的需求。
可能人工智能应用落地还有很多困难和挑战，需要我们去一个个攻克和填补，但我们希望这类平台是个不错的开始。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能落地的难点有哪些的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～