人工智能涉及到的知识有很多，我们在前面的文章中提到了深度学习，而这种深度学习就是人工智能中的其中一种技术，掌握了这些我们才能够做好人工智能，才能够合理的运用人工智能以及控制人工智能，关于人工智能的知识有很多，我们现在接着给大家介绍人工智能的知识。

在这篇文章中我们介绍一下人工智能的技术成熟度是怎么样呢？其实人工智能的发展中，大数据处理、深度学习和GPU计算三个方面的技术起到了关键的推动作用。大数据的采集、基础管理和云计算、GPU计算等技术应该说比较成熟了。突破智能的难点还是在机器学习。作为机器学习的子领域，深度学习虽然很实用，但它还是神经网络那套算法理论，在很早之前就提出来了。不管是支持向量机、贝叶斯、决策树等浅层学习算法，还是深度网络衍生出来的深度强化学习、迁移学习、对抗学习等，大部分理论、算法在几十年前的人工智能教材上都能找到，唯一不同的加了个深度，有强大的计算力支持，能处理大数据了。所以人工智能的技术成熟度还是不如我们想象的那样好的。

就目前而言，人工智能开源框架更是基本等同于深度学习，虽然一些深度学习框架备受开发人员推崇，但还是缺乏完整的人工智能技术链，深度学习被捧得太高不是好现象，传统的知识库、专家系统和规则式AI与深度强化、迁移、对抗等学习的融合才是AI发展的正途，另外从芯片、算法、平台、架构到应用等方面来看，弱AI要全面开花落地都还有较长的路要走。对于现阶段的人工智能成熟度来说，只能说是勉强及格，当然，这还是由于深度学习帮助的原因。至于深度学习技术发展的后劲如何，短时间内是否发展成为科技大佬所说的那样可怕，那要看未来人工智能中深度网络的工程能力和发展速度了，没有大数据资源和大规模计算资源的一般研究机构和人员是很难知晓的。综上描述，我们可以认为人工智能的发展其实只是及格而已。

我们在这篇文章中给大家介绍了人工智能的技术成熟度的具体内容了，其实人工智能的技术成熟度并不是我们想象的那么好，不过在未来，一定能够解决这些问题的。