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如何降低人工智能的复杂性

  首先,站在技术研发的角度来看,人工智能确实非常复杂,涉及到的领域也比较多,包括哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域,这也是人工智能领域的研发进展始终低于预期的原因之一。

  首先,站在技术研发的角度来看,人工智能确实非常复杂,涉及到的领域也比较多,包括哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域,这也是人工智能领域的研发进展始终低于预期的原因之一。

  人工智能的复杂性导致了两个不利的结果,其一是人工智能领域的研发投入过高,而且研发周期过长,这本身会把大量的创业者挡在门外,其二是人工智能产品对于落地应用的条件要求也过高,导致产业领域应用人工智能产品的意愿降低。所以,从产业发展的角度来看,人工智能的复杂性本身是不利于行业发展的,要想让人工智能技术全面落地应用,一定要降低人工智能的复杂性。

  降低人工智能的复杂性,需要从以下三个角度出发:

  第一:降低技术门槛。人工智能技术要想降低技术门槛,应该考虑从行业分工入手,资源整合能力强的大型企业,可以致力于人工智能平台的研发,而资源整合能力较弱的中小企业可以致力于人工智能技术的行业应用。当前一部分大型科技公司也纷纷开放了自身的人工智能平台,这在很大程度上降低了中小企业应用人工智能技术的门槛。

  第二:降低行业应用门槛。当前人工智能产品对于落地应用场景依然有较高的要求,这也是限制人工智能行业发展的重要因素之一,而降低人工智能技术的行业应用门槛,需要整个行业领域的配合。随着5G通信的落地应用,人工智能技术的行业应用会进入到一个新的阶段。

  第三:加强行业合作。人工智能行业当前依然处在发展的初期,整个行业的合作依然需要进一步深入和加强。按照历史经验来看,技术领域的生态建设往往是新技术全面落地应用的基础和前提。

  从人工智能技术应用的角度来看,人工智能行业的合作涉及到多个角色,包括处在头部的研发企业,处在中部的技术开发企业和处在末端的技术应用企业,要想让这些企业形成一个良性的合作,一定要有一个清晰的价值增量过程。

  从当前人工智能技术的发展前景来看,虽然人工智能技术非常复杂,但是当前人工智能的诸多细分领域也在不断取得突破,相信在云计算、大数据和物联网的支撑下,人工智能产品会逐渐开始在各个领域落地应用。

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