人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，英文縮寫為AI(Artificial Intelligence)。人工智能的目的在于嘗試使用計算機(jī)技術(shù)生產(chǎn)出與人類智能相似的智能機(jī)器，包括但不僅限于人工智能機(jī)器人、語言識別、圖像識別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個復(fù)雜且高級的認(rèn)識過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)。

人工智能的概念大約誕生在20世紀(jì)50年代，到如今僅僅經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之路，是一項非常高新的技術(shù)，被譽(yù)為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。人工智能雖然說是一門計算機(jī)科學(xué)的分支，但它在發(fā)展過程中還涉及到了心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，有學(xué)者甚至認(rèn)為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)科學(xué)的范疇。

我們可以把人工智能簡單的拆開成“人工”與“智能”兩個方面來理解，“人工”很簡單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢?智能從字面含義上來講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類可以通過學(xué)習(xí)與實(shí)踐發(fā)展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發(fā)展過程中，其核心問題就是如何幫助機(jī)器擁有推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。

依托于計算機(jī)技術(shù)的先天優(yōu)勢，學(xué)習(xí)知識對于人工智能而言可以說只是時間和存儲空間的問題。自動化技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動與操作物體的能力。智能算法的發(fā)展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。那么人工智能在發(fā)展路上所遇到的難題，究竟是什么呢?

有學(xué)者總結(jié)，人工智能發(fā)展會面臨著六大瓶頸，分別是數(shù)據(jù)瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。

數(shù)據(jù)瓶頸是指“由于數(shù)據(jù)收集能力的不足、理論無偏性和數(shù)據(jù)隨機(jī)性等條件的限制而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷。”我們簡單的套在人工智能上來看，收集數(shù)據(jù)能力的不足可以理解成識別技術(shù)的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)隨機(jī)性的限制可以理解成獲取及處理數(shù)據(jù)的難易度。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已在數(shù)據(jù)方面取得了比較明顯的進(jìn)步。不過，目前人工智能的發(fā)展仍未完全突破數(shù)據(jù)瓶頸的問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大對人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。

泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機(jī)器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練及算法規(guī)定來獲得。在實(shí)驗室的環(huán)境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現(xiàn)。但是實(shí)際生活照比實(shí)驗室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強(qiáng)大的泛化能力，以在應(yīng)對突發(fā)情況及未知情況時能夠給出合理的響應(yīng)，更好的幫助人類。

能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應(yīng)用等過程中所消耗能源大于它實(shí)際所產(chǎn)生的效益，即能耗成本過高。而在優(yōu)化人工智能能耗問題的過程中，首當(dāng)其沖的就是對算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據(jù)人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進(jìn)步。例如奧地利科技學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者就成功訓(xùn)練了一種能夠控制自動駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數(shù)與19個神經(jīng)元，比之前減少了數(shù)萬倍。

語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據(jù)上下文或常識理解一些容易產(chǎn)生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點(diǎn)上仍然沒有顯著的突破。

可解釋性瓶頸是指人工智能過于依賴模型中已有的數(shù)據(jù)，缺乏深層學(xué)習(xí)能力的缺陷。人工智能很容易學(xué)習(xí)一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應(yīng)對未知變量時，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機(jī)”。目前，已有學(xué)者提出可以使用對抗網(wǎng)絡(luò)與最優(yōu)傳輸技術(shù)找到模型坍塌的原因，并提出改進(jìn)模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進(jìn)步。

可靠性瓶頸是指人工智能在系統(tǒng)可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設(shè)計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設(shè)計可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規(guī)定的條件下，完成預(yù)定的功能。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應(yīng)，很大程度上都要依靠自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何。

現(xiàn)階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應(yīng)用的人工智能絕大多數(shù)為弱人工智能，而強(qiáng)人工智能的發(fā)展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來有多少難關(guān)需要克服，可以肯定的是，科技的發(fā)展會不斷推動人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產(chǎn)業(yè)、更多市場主體中實(shí)現(xiàn)新的賦能與轉(zhuǎn)型，最終完成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展提供不竭動力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。