人工智慧發展的一大限制，但卻並非那麼重要

未來， 隨著計算機和其他科學技術的不斷進步，人工智慧的發展也將要不斷面對越來越多的艱難挑戰。在我們的日常生活中，人們對人工智慧技術的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼。

但是，在客觀事實上，人工智慧技術進步不但要考慮軟體、 硬體技術的限制，也還要考慮人們對自身能力理解程度的制約，因此未來人工智慧技術將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長，從而保持著逐步的發展。

比如人臉識別技術，當該技術以一次問世時，人們對人工智慧充滿了信心，但當大多數人親自使用時，卻發現它對人臉的識別率還是不夠高；近年來，人臉識別技術得益於機器學習與大數據，又有了非常令人欣喜的進步，擁有足夠的多的人力模型數據，計算機對具體提供的數量足夠多的人臉模型數據進行針對性訓練，就可以達到一個極高的識別正確率。

但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，並不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達到同樣級別的水平，對於大量的人臉數據依然需要不斷地整理系統的統計， 所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。

不僅是人臉識別， OCR、 語音識別、機器翻譯等人工智慧技術在現實的應用中都會面臨準確率的標準。也希望無論是企業還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態，為人工智慧產業的發展營造一個優良的可持續發展環境。

人工智慧是研究人類智能活動的可循規律，創建具有一定人類智能的電子系統，它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術。

例如：繁重的科學工程和數學計算本來是要人腦來承擔的，但是，現今， 計算機不但能高效準確的完成這種計算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當今社會也不再把這種程度的計算看成是 「需要人類智慧高強度才能完成的複雜任務」。

由此可見，高強度複雜工作的定義隨著人類社會時代的發展和科學技術的不斷進步而不斷變化，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著社會科學的變化而發展。它一方面不斷地通過科學技術獲得新的進展，另一方面又勇敢的轉向更有意義、更加困難的目標。

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