京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在前面的文章中我们给大家介绍了人工智能面临的考验的一部分内容,其实人工智能所面临的考验还有很多,我们只有解决了这些问题才能够做好人工智能的工作。下面我们给大家介绍人工智能面临的考验的最后一部分内容,希望这篇文章能够给大家带来启发。
在中国,很多企业高估了人工智能,目前国内人工智能企业估值偏高,仅有2~3人的早期初创公司有时开价达1~2亿元,较成熟公司的估值甚至比上市公司还高。这种高估值企业有时甚至让产业投资者难以接受,结果导致某些上市公司和产业基金纷纷出海,布局硅谷、以色列等海外市场。上市公司在投资初创企业时多对其业绩有要求,这就使得它们在投资并购时倾向于选择较为成熟的AI公司。然而目前国内人工智能领域的创业公司在整体效果上并没有达到上市公司的期望值,许多初创公司的成熟度与上市公司自身业务发展的匹配度也不够高。另外,有些上市公司自身也存在追逐热点的问题,在并不具备布局大数据、人工智能产业的基因的情况下,但却在积极布局。这使得被投资或并购来的公司不能匹配上市公司的业务、管理能力和战略发展方向,反而导致初创公司的未来发展受到了限制。
而人工智能面临的最重要的问题就是安全问题,这里面的安全不是某一项人工智能产品是否存在风险,而是对强人工智能何时出现的整体的考量。其中,比较极端的观点来自于未来学家提出的摩尔定律的扩展定理,认为很多技术处于指数增长中;后来又发表奇点理论,预测技术在突破一个称之为奇点的临界点后将实现爆发性增长,在2045年左右会出现自己思考的人工智能。当然,在大多数行业专家看来这是个伪命题。目前我们的科技还停留在弱人工智能阶段,强人工智能目只存在于科幻片。对于人工智能的安全性,扎克伯格的观点代表了中国创投界大多数的想法:我们过度担忧人工智能,将阻碍人工智能实际的进步。所以现在担忧人工智能不是一个明智的事情。
好了,至此关于人工智能存在的考验我们已经为大家全部介绍完毕了。所谓危险与机会并存,我们不能一味躲避,更不可能搁置,正视并解决这些问题,人类才能继续向前推进。希望我们可以在在不久的将来,看到人工智能造福我们整个地球,到处一片和谐生机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26