关于人工智能快速发展取得怎样的成绩

让我们可以智能化生活，创造生活中的魔术师，那是什么？不是别的就是我们的主题，人工智能AI。人工智能的实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。当下AI的快速发展也是多方面技术进步综合起来取得的成果，总结里面重要的三个方面：

1.硬件方面：     

直到本世纪初研究人员才意识到，为视频游戏设计的GPU（图形处理单元）可以被用作硬件加速器，以运行比以前更大的神经网络。这要归功于这些芯片能够进行大量并行计算，而不是像传统CPU那样按顺序处理它们。这对于同时计算构成深度学习神经网络的数百个神经元的权重特别有用。

2.通用算法：   

AI这么快就流行起来，在很大程度上是因为开放的软件工具(也称为框架)，使得构建和训练一个神经网络实现目标应用程序变得容易起来，即使是使用各种不同的编程语言。对于已知的识别目标，可以离线定义和训练一个神经网络。一旦训练完成，神经网络可以很容易地部署到嵌入式平台上，也可以迁移到各种软件程序和硬件平台中。这是一个聪明的架构，允许借助PC或云的能力训练神经网络，而低功耗的嵌入式处理器只需使用训练好的数据来进行识别。人体和物体的能力与流行的应用密切相关，比如工业机器人和自动驾驶汽车。

3.其他技术支持：     

图形处理单元是AI的关键，因为它们提供了迭代处理所需的大量计算能力。训练神经网络需要大数据和计算能力。而物联网从连接的设备生成大量数据，其中大部分未经分析。 使用AI自动化模型将允许我们使用更多的物联网数据进行分析，将物流和信息流更好的结合起来。还有就是AI应用程序接口，可以将AI功能添加到现有产品和软件中。比如它们可以为安防视频系统中添加图像识别功能；也可以在我们观看网络视频时，自动创建翻译和字幕；或者是在拍照程序中自动识别人物性别和年龄甚至是表情和情绪等等，应用将会非常广泛。    

总之，这都是 AI 经常使用的方法，即使我们创造了单个项目拥有超越人类智慧的机器，这些机器仍然能力有限。短期来看，人工智能将提供接近人类交互体验，并为特定任务提供辅助支持，但它还不能成为人类的替代品，有自我意识的AI还不会很快出现。