人工智能發展到現在已經經歷過了幾十年。在這幾十年里，人工智能的成果初現。雖然說現在的人工智能看起來十分強悍，但是人工智能還是存在一定的局限性。那么關于人工智能現狀是什么樣的呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。

1.深度學習和機器學習推動人工智能

最近人們對人工智能的興奮很大程度上來自于深度學習領域的進步，深度學習是一套基于人工神經網絡實現機器學習的技術。神經網絡可將許多深層的模擬神經元互連，因此稱為深度學習。而機器學習就是監督學習，無監督學習和強化學習，每一種都有適合對應的領域。當前大多數人工智能的實際例子都是基于監督學習的應用。早期的人工智能系統松散地模擬了神經元在大腦中的相互作用方式，神經網絡只有三到五層和十個神經元，而如今，深度學習網絡可以有十層或更多層，模擬神經元數以百萬計。

2.人工智能的局限性

就目前而言，人工智能仍然面臨許多實際性的挑戰，盡管新技術的出現在不斷地解決它們。像機器學習技術可能仍需要大量的人力來標記監督學習所需的訓練數據。好的方面是，一些標注方法，比如說實時監督式標注，能夠在用戶使用產品的過程中根據用戶的自然行為自動地進行標注，這能夠有效的緩解機器學習需要大量標注數據的問題。同時一項極具挑戰性的問題就是，對某些應用領域來說，AI算法仍缺少足夠大量且全面的訓練數據集。例如在醫療領域，我們難以創造或獲得足夠的臨床試驗數據來更準確地預測醫療保健治療結果。另一方面，這在信用事項和預測具有社會影響的事情上尤為重要，如刑事司法應用或金融借貸。還要提到的一點就是如何為人工智能建立通用學習技術，以至于我們在將人工智能技術經驗從一種情況應用到另一種情況時，不會存在太大的困難。

3.通用人工智能尚處于起步階段。

人的大腦是一個通用的智能系統，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學習、思考、規劃、設計等各類問題，可謂“一腦萬用”。真正意義上完備的人工智能系統應該是一個通用的智能系統。目前，雖然專用人工智能領域已取得突破性進展，但是通用人工智能領域的研究與應用仍然任重而道遠，人工智能總體發展水平仍處于起步階段。當前的人工智能系統在信息感知、機器學習等“淺層智能”方面進步顯著，但是在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱?？傮w上看，目前的人工智能系統可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才而無通才。因此，人工智能依舊存在明顯的局限性，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相差甚遠。

關于人工智能的現狀的內容我們就給大家介紹到這里了，我們主要給大家介紹了人工智能中的深度學習以及機器學習、人工智能新技術的局限性以及通用人工智能尚處于起步階段，希望這篇文章能夠更好地幫助大家去理解人工智能。