其实人工智能已经完成了的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能已经完成了吗，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能已经完成了的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 人工智能与真人竞赛取得成功的案例有哪些
2. 现如今的人工智能技术已经发展到了哪一步？
3. AI人工智能现在处于什么阶段？
4. 过去15年人工智能取得成功的原因

人工智能与真人竞赛取得成功的案例有哪些

人工智能与人类竞技最耳熟能详的应该是围棋的人机大战了。在国际象棋败给深蓝之后，有人预言人工智能在几十年内不可能战胜人类棋手，原因是围棋计算太过复杂。但这一预言在2016年3月9日被打破。万众瞩目的人机大战～李世石与阿尔法狗之战最终以阿狗4：1胜出告终。自此，机器全面绝对压倒人类棋手，李狗之战也成为经典。

现如今的人工智能技术已经发展到了哪一步？

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人工智能技术实际上是一个很大的范畴。大到电影中的仿生机器人，小到随处可见的智能推荐算法，都可以算作人工智能。

要想知道如今人工智能发展到什么地步了，就要先了解人工智能的起源。

起源

早在1956年，“人工智能”这一术语便已经诞生。自这门新兴学科创立以来，其目的就是希望做出一台可以像人一样思考的机器，让计算机能帮助完成人类进行一些决策性问题。

自人工智能这一领域创立以来，研究方向便是从模仿人类开始，通过为程序定制规则去模仿人类。

在这样的研究方向上，如果只是进行下棋，语音识别等有规律的工作，人工智能还尚可应付。但这也暴露出另一个深刻的问题，人类的思考行为并不是简单的规则可以重现，这样开发出来的程序不过是规则的执行者，毫无智能可言。

发展

人们发现，数学是一个很好的思考方式。通过对海量数据进行统计，从而提炼出问题的发展规律就可以解决较为抽象的问题。

数据分析和统计整理，随后便成为解决人工智能问题的一个方法论。

这种研究方法一直持续到今天，虽然它还不是人工智能的最优解，但是已经可以制造出能用的系统——可以进行深度学习的神经网络。

随后人们发现，神经网络的算法需要非常高的计算能力，而且学习速度特别慢，很难通过现有的芯片技术实现大规模普及。所以人工智能的发展，再次进入缓慢的过度期。

梦想，成为现实

随着摩尔定律的逐渐失灵，芯片技术的发展也即将到达顶峰，想继续向上发展十分困难。

当人们已经开始对人工智能不再抱有幻想的时候，有一位叫JeffreyHinton的神经网络研究者，他发现用于图形计算的GPU可以大幅提高神经网络算法的计算速度。

这一发现，让人工智能真正有了实用的可能性，至少在硬件层面上解决了人工智能已有的问题。

当谷歌的AlphaGO打败了李世石，向全世界证明了实现人工智能的神经网络算法它的学习速度实际上可以特别快。

AlphaGOZero在诞生后的36小时内，只凭借自身的增强学习便战胜了初代AlphaGO。再次突破了神经网络的学习速度。

谷歌证实在软件层面上，神经网络是可以解决人工智能问题的。

在解决了软件和硬件两方面问题之后，也就是如今大热的人工智能的基础。

人工智能的目前阶段

亚马逊、谷歌、Facebook、华为、阿里巴巴、百度等等，许多企业开始加紧开发自己的人工智能芯片，正在投身到这场正在发生的智能竞赛中。

这是为什么?

因为想要人工智能项目落地，必须要有一个可以大幅提高计算速度的特种芯片，它需要在较短的时间内解决神经网络的算法。

所以入局人工智能的企业，一方面在加紧研发硬件芯片，另一方面在着手开发软件算法。

目前，人工智能正在处于这个阶段。

等待特种芯片的研发成功后，再验证软件层面的神经网络能否真正解决人工智能问题。

人工智能已经从一个空想，逐步成为一个可以实现的技术。

这才是问题的关键所在。

人工智能的实现，有两种解法

云计算、大数据等炙手可热的概念实际上只是人工智能的一部分，而这些已经在我们的生活中随处可见。

实际上人工智能可以被分为两种

一种被称为弱人工智能。

一种被称为强人工智能。

想知道他们的区别吗？

大家可以看我以前写的文章《人工智能，风口已到！可是，你真的了解吗？》，里边有更多更新奇的人工智能的详细解释。

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AI人工智能现在处于什么阶段？

谢谢邀请。人工智能开创未来，科枝创新发展，人工智能引领时代潮流。人工智能在路上，我们无须谈智能而色变;消灭人类的不是人工智能的科技发展，而是掌握科技发展的核力量。该来的一定来，人工智能已经向我们走来，用平常的心对待吧，恐怕只是吓自己。

过去15年人工智能取得成功的原因

NLP领域的无监督预训练从18年底就爆发了，20年初终于在图像领域也有了突破。

不是生成式的预训练，而是判别式。对比学习的思想是说我们不用抓住数据的所有特征，只需要能判断出单个样本的特征就足够了。

通过对比学习训练出的图像encoder在领域内可以超越有监督数据的训练效果：

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