大家好，今天来为大家解答人工智能未来20年这个问题的一些问题点，包括人工智能未来20年的发展也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

本文目录

1. 自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？
2. 随着人工智能的进一步发展，未来人们的工作将会是咋样的？
3. AI人工智能会为人类带来什么，发展到极致会怎样？
4. 你怎么看待人工智能的未来？

自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？

1、开源框架（Open-SourceFrameworks）

人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。

2、胶囊网络(CapsuleNetworks)

众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。

3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)

2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。

4、联合学习(FederatedLearnnig)

我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。

5、强化学习(ReinforcementLearning)

当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。

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6、人工智能终端化

人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。

7、人脸识别

8、语言处理

随着人工智能的进一步发展，未来人们的工作将会是咋样的？

回答这个问题需要抓住三个要素：

1）人工智能的能力？

2）工作的种类；

3）人工智能与其他技术，特别是机器人技术的结合水平；

国际人工智能专家SandeepRajani教授，在文章《人工智能：人或机器》将人工智能的水平定义为共四个等级：

巅峰级——已经实现了无法超越的最优能力

超越人类级——比所有人类的能力都要强

强人类级——比大多数人类的能力要强

弱人类级——比大多数人类的能力要弱

目前人工智能已经在机器学习、逻辑推理、图像识别、语音翻译等方面具备了极强的实力，但创造能力还较为欠缺，并不能完全模拟人类的大脑；

个人认为目前人工智能介于：弱人类级到强人类级之间。

人类的工作具体可以分为：

1）劳动力密集型；举例：搬运工、长途货车驾驶员、TAXI司机、售票员、售货员

2）知识密集型；举例：翻译，律师，

3）创新密集型；举例：设计师，大学教授

但国外很多专家又具体划分为：

1）与人类沟通密切类型的工作；举例：保姆，理发师，护士、医生、警察，老师等；

2）不与其他人沟通密切，即适合单独完成的工作。举例：证券师、野外巡逻人员；

应该还集中在：劳动力密集型、知识密集型；或者说：不需要与他人密切沟通的工作。

举例：

1）现在随着智能机器手和运输平台的普及，以前的搬运工会越来越少，京东公司就在全国建设了7个“亚洲一号”智能物流中心并已投入使用；京东还成立了X事业部，进行无人机、无人仓和无人车等智能物流设备的研发和应用。而智能化库房的建设，里面没有了搬运工。同样发生的事情，还在港口，很多无人化港口、无人便利店也在建设中。

2）随着人工智能的发展，很多不需要创新的脑力工作也将会被颠覆，比如股票交易员，2000年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，但时至如今，这里只剩下两名股票交易员“留守空房”

3）随着智能语音识别技术的发展，翻译这个行业也越来越危险。

4）无人驾驶技术的发展，导致TAXI行业可能大范围失业；

5）无人机的规模应用，传统的野外管道巡逻，设备检查岗位大幅度缩减，或者被无人机操作师取代。

瑞银交易大厅引入人工智能后，大幅度减少交易员

诚然，人工智能，导致很多工作消失，但更多高价值工作将被创造

1）各种人工智能机器人设计人员、检修人员、维护人员，未来将和现在信息产业就业人员一样成为主要高薪金就业人群；以无人机为例，传统作战有人飞机，驾驶员一人即可完成任务，而无人机使用时，除了操作者，旁边还配有联络官，甚至指挥人员，整个工作人数并没有显著减少；

2）随着医疗机器人的辅助介入，更多医生将被解放，专注于更细节的手术具体过程，病人可以得到更好的救治，

3）随着人工智能的广泛普及，更多的人类将从事人与人之间的交流研究、文学研究，比如心理辅助、文学创作、人机沟通等工作将越来越多。

4）随着人工智能的发展，太空、深海将大面积开发，机器人将取代人类在危险区域进行开发改造，而人类则在后方提供支持，随着太空的开发，更多的疆域将对人类展开。

AI人工智能会为人类带来什么，发展到极致会怎样？

人工智能是把双刃剑，既能给人类带来好处也有不少副作用；

一、好的方面；能给我们人类带来便利，一些工作都是由人工智能来完成的话，会给我们带来很大的帮助，而且一些事情由人工智能来做，也会省去我们很多的时间和力气，人工智能的应用还会大幅提高工人的生产效率，由此带来工人工资的提升。另外，亚马逊公司首席执行官杰弗里·贝索斯认为，人工智能还能让工人对工作的参与度有所提升，从而增强工人的责任感和愉悦感。可见，如果真的能把人工智能研发的非常好，未来的人工智能会让我们人类的工作将会变得十分的简单和轻便，我们的未来也会变得更加的美好。

二、副作用或影响；人工智能中的黑客技术等会给地缘政治和国家安全带来一定的不稳定因素，这一点对西方国家提出了挑战。此外，人工智能的出现不仅会改变制造产业，也会给高端服务产业带来变革，一些原本需要特殊专业知识和技能的职位或许会被人工智能机器所取代。这样的改变可能会对国家或人类的政治、文化、生活等层面产生难以估量的影响。

你怎么看待人工智能的未来？

我觉得吧，除非量子计算机理论突破，开始迅猛发展，不然媒体搞的噱头，把人工智能前景说得再美好也没啥用啊，你作为根基的硬件性能，都遇到瓶颈，计算能力不能再增长飞快，能指望人工智能达到怎样的高度？

目前的摩尔定律走到7nm就难以玩下去了，而现在也已经14nm了，说明目前计算能力快到极限了，这时你跟我说人工智能革命来啦，技术要爆炸啦，技术奇点要来啦，我真没看见。

手机电脑N年前就能下象棋，现在AlphaGo下赢围棋也没啥稀奇的啊，这也没什么根本性的变化，只是更深入而已最近也没出现什么新的基础理论突破啊，怎么媒体又开始鼓吹人工智能了呢？

至于AR、VR，很多人想着感觉很激动，脑后插管的时代虚拟现实的时代，要来临了吗？

可是AR、VR说白了，不就是加了一系列传感器捕捉你动作的，另一种特殊的、能交互的实时特效？跟你电视上看到的那些电脑特效有啥本质分别？能比电影中的电脑特效要真实多少？只不过是戴着眼镜、戴着头盔能跟随你动作变化的电脑特效。而且作为以"虚拟现实"为噱头的技术，和现实一样够真实，肯定要是卖点吧？

而我们看到的那些电脑特效，三四十年前就像在搞了，比如终结者，现在烧钱动辄十几亿，而被我们嘲讽的五毛特效还比比皆是，即使技术突飞猛进，我们平民在几十年之内，能享用到多好的电脑特效呢？戴着AR眼镜、VR头盔看五毛特效吗？这有意思？

当然，说它仅是电脑特效那肯定是偏颇，但渲染建模出的虚拟现实，能比电影中的电脑特效真实几分？

至于媒体常说的比如什么机器人替代人，所有人要失业啦，以后大家在家什么也不用干，靠机器养着就行，机器人以后会超越人类，人类会被淘汰啥的。

我想说的是，现在的确很多工厂开始用机器人来替代工人工作，但吹嘘得那么过分真好么？

我们拿扫地机器人来说，十几二十年前就出来了，我小学就看到它的广告了，现在它出来快二十年了。一个类似吸尘器功能，只不过加了一个到处乱窜的马达的小玩意，愣是二十年都没大规模普及，你要知道吸尘器可是1901年就出来了的。

现在的便宜的扫地机器人，说白了，不就是加了个自己乱撞的轮子不认路的吸尘器吗？所谓贵的扫地机器人也不过是多了个路径识别，也就是认路避障的功能而已，而这么简单的"机器人"，愣是一二十年都没普及，你跟我说未来几十年机器人会极大规模替代人类，抱歉，我真没看见，现在顶级机器人的功能当然很牛逼啦，可是成本那么贵，能替代多少呢？要知道连扫地机器人这种简单吸尘器功能的"机器人"都没普及，我真不觉得未来机器人能普及到什么层次。

肯定又有人反驳说，技术是加速发展的，比如你小时候能预测到淘宝、智能手机啥的吗？

我想说的是，蒸汽机时代，那时候人们要预测未来，也会是蒸汽机的天下，而绝不会预测到出现内燃机和电力。电力和内燃机的时代预测未来，也会是电力和内燃机的未来，而不会想到互联网和集成电路。

同样，现在企业啊，媒体啊都预测说未来是人工智能、VR、AR啥的。这些都是现在技术的衍生和深入，和在蒸汽机时代预测未来是蒸汽朋克时代有啥分别呢？我们知道，现在毕竟不是蒸汽朋克的时代，所以，以现在技术发展的眼光来看未来，是行不通的。我不相信人工智能、AR、VR啥的这里面没有泡沫。

指不定过个几年，超导技术突破了，迎来超导技术革命，或者纳米理论突破了，迎来纳米时代，反正不太可能会像媒体预测的那样，是人工智能的未来，毕竟核心硬件你都快到瓶颈期了，你跟我谈未来人工智能？就像上个世纪，汽车飞机发展迅猛，那时，人们预测几十年后的未来也是飞行汽车遍地、星际航行很普遍，可是然后呢，现在呢？现在是这样的吗？

关于人工智能未来20年和人工智能未来20年的发展的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。