有关人工智能发展的预测及会受到哪些约束条件

人工智能就是我们常说的AI，是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。最近这些年，人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

 

曾经，人工智能被人们视作未来科技。但如今，人们想要看到超越人工智能的未来。在如今物联网、机器人、纳米科技及机器学习逐渐发展和崛起的背景下，人工智能已经与我们的生活交织在一起，我们可以通过人工智能来实现特定任务的自动化。

 

可以说人工智能新的学习模型是关键要素。人工智能的发展会受到机器人学发展的制约。同时，这两个关联的领域会以相同的速度发展，以最终得到一个适当的强人工智能或超级人工智能。在人工智能程序中引用动态神经网络的概念，它能够回答特定问题，并能够推断一系列话语间的逻辑联系，从而能引发人工智能的学习进度。

 

人工智能正在改变物联网的模式。人工智能的发展允许物联网设备能被以完全分布式的架构进行设计，在其中每一个节点都能够进行自己的预先计算，基于分布式方法设计的物联网网络或是传统的点对点架构，能够避免因一个节点失效而造成整个系统损坏的问题。

 

人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门，在这些部门中，物流、招聘和解雇等决策将越来越多地通过自动化来实现。在金融服务中，每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。零售商精准抓取数据，并将其提供给AI引擎，以找出如何能更好地销售商品的方法。制造商使用预测技术准确了解机器可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。由于这些工具通常适用于许多组织，因此，用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被组织采用。

 

人类智能在计算机上的模拟就是人工智能，而智能的核心是思维，因而如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。概率论及模糊理论的有关概念及理论也在不确定性知识的表示与处理中占有重要地位。人工智能从来就是在数学的基础上发展起来的，为了解决人工智能中的各种不确定性问题，同样需要数学的支持。

 

人工智能专家系统常由知识库、是推理机等构成。推理机主要决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，然后执行最高优先级规则来进行逻辑推理。知识获取机为用户建立的一个知识自动输入的确定方法。匹配模块是该人工智能专家系统的核心部分，匹配功能的实现关系到整个程序的实现，解释模块以及结果处理都依赖于它的执行结果。

 

可以预见，随着人工智能的完善，它将对人类整体的文明产生巨大冲击。人工智能已经或正在或即将证明它在人类社会中的的巨大作用，对于人工智能的未来发展，我们应当持乐观态度。我们相信人工智能有个更加美好的未来。