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人工智能的利与弊如下：
利：
1、商业智能：AI技术可以通过大数据分析，用更精确的算法提高商业数据效率，从而为用户创造更加优质、长期的个性化体验。
2、机器人： 由AI技术操控的“机器人们“可代替人类从事危险、重复的工作。从而将人类从重复的、无意义的工作中解放出来；从高危职业中解放出来。同时也可以突破人类发展的瓶颈：探索山海冰河、外太空这些人类无法企及的地方。
弊：
1、 失业危机：?"?据人力资源和社会保障部2017年新闻发布会介绍，2017年末中国失业率达4.05%"这足以引起我们的重视。机器人不会犯错、不会累、不需要休息、不需要工资。如此便会导致大规模的失业，一则给政府带来沉重的负担；二则使需求下降，千千万万的企业破产。循环往复，其后果不堪设想！
2、人才争夺与垄断：人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多、质量高，谁就能赢得最后的胜利。同时这也会导致巨头的垄断、贫富分化的加剧。
AI落地遥遥无期 原来是这些问题“拖后腿”
该问题的原因有：AI瓶颈、性能有限、缺乏“常识”、财政问题。
1、AI瓶颈。人工智能发展进程中遇到了瓶颈，缺乏创新和突破，导致研究进展缓慢。
2、性能有限。人工智能系统的性能在当时无法满足实际需求，例如语音识别、自然语言处理等领域的技术不够成熟，导致应用场景受限。
3、缺乏“常识”。人工智能系统在处理复杂问题时，缺乏对常识的认知和理解能力，导致决策失误。
4、财政问题。人工智能研究需要大量的资金支持，但在当时，政府和企业对人工智能的投入不足，导致研究经费短缺。
人工智能开发的瓶颈是什么？
从AI的市场需求和政策支持来看，落地应该是非常轻松简单的，可实际上却事与愿违，现实是AI很火但是落地却很难。是什么原因导致AI无法自然融入这个 社会 ，只能成为华而不实的幻影？
从政策来看， 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，计划到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能 社会 建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
从应用来看， 人工智能(AI)技术在工业现代化的浪潮下向各个领域渗透，包括市政、交通、医疗、商用等，随着5G商用的春风，如今AI技术更火了。
从数据来看， 2020年中国人工智能产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。然而AI企业在资本市场并不太顺利，在 探索 技术与产品、应用与商业方面存在着各种各样的问题。
人工智能行业历经多年快速发展，逐步进入一个瓶颈期。一个很重要的影响因素就是AI落地难。那么，到底是什么阻碍了AI落地？
场景限制
碎片化太严重是AI应用落地的一大瓶颈。AI并不是万能的，在使用上经常受限于场景，随着用户对AI应用的诉求变得越来越个性化和碎片化，企业所提供的产品和解决方案也呈现碎片化，然而场景多样化的脚步并未追上AI算力的增长，溢出的算力需要更多的场景来释放其能力。
数据制约
数据也是制约AI成功落地的一大因素。由于AI依赖数据训练基础算法，因而获得有意义的高质量数据，对于AI落地成功至关重要。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之水。
人才短缺
AI不只是一个技术、工具，更是一种思维方式，在AI落地过程中，储备真正懂得AI思维、AI语言的人才，显得尤为重要。实施AI项目通常需要数据科学家、ML工程师、软件架构师、BI分析师等相关人员组成团队，但是这些有经验的专业人员很难聘请，这种状态进一步导致了AI的落地难。
成本高昂
企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长，只有将AI技术应用到现实世界里，才能为企业创造利润价值。然而，在深入产业落地的过程中，落地成本太高的问题被暴露出来，而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。
总结
AI如何落地一直是行业热议的话题。我们看到近两年，在疫情、物联网、5G、智能化等因素的影响下AI的应用需求更加明晰。应用场景、资源与基础设施、算法和模型、智能设备、数据构成了AI技术落地的五大要素。如何将这五大要素在落地场景中实现协调，是AI技术在产业界落地的另一个关键点。
虽然AI离实际落地还有很长一段路要走，但是从长远来看，AI还有很大的进步空间，市场前景广阔，是发展潜力无限的朝阳产业。
新年刚过，各大猎头公司就在拼命的寻找人工智能方面的人才，可以看得出，2018年人工智能会更加的火爆。
不过人工智能火爆归火爆，但通往人工智能之路并不平坦。
当前我们处于弱人工智能时代，仍然有大量的技术问题亟待突破，更别提下一个阶段的发展了。
一般而言，当前业界普遍认为，人工智能的发展将分为三个阶段：
1）弱人工智能；
2）强人工智能；
3）超人工智能；
当前我们处于弱人工智能时代
当前正在爆发的人工智能浪潮，将大大改变我们的生活，很多人悲观的认为，它将使得我们的很多工作会被人工智能代替。
但这种论调或许高估了当前人工智能的发展。
因为当前人工智能的发展仍然遭遇到了很大的发展瓶颈，这个瓶颈是什么呢？
首先就是数据的收集，或者说大数据。
对人工智能技术较为了解的人或许知道，人工智能当前广泛的采用深度学习技术，而深度学习是以人工神经网络为本质的。
这种人工神经网络是完全在模仿人脑的生物神经网络机制，但由于我们人类对人脑的了解实在太少了，因此人工神经网络的复杂度可以说是远低于人脑的神经网络复杂度。
这就造成了人工神经网络其实并不?聪明?，俗话说的好：勤能补拙，并不?聪明?的人工神经网络，如果想要获得优于人脑的效果，它所做的只能是大量的学习，这就需要大量的数据进行训练。
这就好比一个人，如果脑子笨，那就多读书吧，说不定还能笨鸟先飞呢。
所以说，当前人工智能发展的瓶颈就是?大数据学习?。
从长远来看实现人工智能的瓶颈是对大脑知识的了解
在弱人工智能之后，下一个阶段就会是强人工智能了，强人工智能将达到跟人脑一样的智力水平。
而强人工智能最大的发展瓶颈就是人类对于大脑的了解什么时候能够取得突破。
有科学家将人类当前对于大脑的探索及了解程度打了个比方：如果我们对于脑知识的完全了解是一英里的话，那么我们现在只达到了3英寸。
可想而知，这个瓶颈有多大。
强人工智能发展的另一个瓶颈是硬件速度
当然，除了以上提到的最大的瓶颈，还有一个瓶颈也是要突破以后才能获得巨大的进展的：
当前的硬件速度还是太慢了，需要继续加速，有科学家对此进行研究之后就表示，只有当1000美元能买到?天河二号?这么快的计算机时，才能满足强人工智能的硬件需求，并得到快速广泛的发展。
当然，有人说，一切待量子计算机出现后，将迎刃而解，不过，量子计算机何时才能出现呢？
关于“AI到来了人类的未来怎样？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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