पहला व्यक्ति निजी से सार्वभौमिक है, जो एक अनिवार्य प्रवृत्ति है। सामान्य बुद्धि को कृत्रिम बुद्धि का मुकुट माना जाता है। हर कोई इस प्रतियोगिता के बारे में बहुत चिंतित है।
मैंने देखा कि अमेरिकी सेना ने सामान्य खुफिया अनुसंधान की योजना भी शुरू कर दी है। उनका मानना है कि जीएम और स्वायत्त हथियार कृत्रिम बुद्धि प्रणाली की वर्तमान विकास दिशा से स्पष्ट रूप से बेहतर हैं।
दूसरा बुद्धिमान मानव-मशीन संकर करने के लिए मशीन खुफिया कर रहा है। क्यों रोबोट और मानव, या कृत्रिम बुद्धि और मानव बुद्धि से सहमत नहीं है एक शून्य राशि खेल प्रत्येक मानव बुद्धि और कृत्रिम बुद्धि है? क्योंकि कृत्रिम बुद्धि एक अन्य महत्वपूर्ण प्रवृत्ति बुद्धिमान मानव-मशीन मिश्रण है। एक निर्देशक, एक दूसरे के पूरक कर सकते हैं। कृत्रिम बुद्धि में एक बहुत ही महत्वपूर्ण प्रवृत्ति, ऐ (कृत्रिम खुफिया) ऐ (संवर्धित खुफिया) के लिए से है, दो ऐ एक ही अर्थ नहीं है।
तीसरे 'कृत्रिम बुद्धि +' स्वायत्त बुद्धिमान प्रणाली के अनुरूप है। गहरी सीखने के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए, अच्छा डेटा का एक बहुत आवश्यकता है इस तरह के कृत्रिम बुद्धि के लिए एक तस्वीर के रूप में, चिह्नित किया गया है, मैनुअल एनोटेशन अच्छी छवि है जिसमें एक व्यक्ति है, के माध्यम से क्या एक घास है, जो एक आकाश, बहुत समय लेने वाली है। अगले कदम कैसे प्रवृत्तियों खुफिया की अधिकतम डिग्री प्राप्त करने के लिए कम से कम मैनुअल के लिए, मानव ज्ञान को पढ़ने के लिए सीख सकते हैं, लेकिन यह भी मशीन नहीं कर सकते है। मैनुअल संग्रह और एक बड़ा नमूना लेबलिंग प्रशिक्षण डेटा, गहरी सीखने सफलता की इन वर्षों के महत्वपूर्ण या कृत्रिम आधार के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है। इसलिए, कुछ लोगों को एक स्वचालित मशीन सीखने एल्गोरिदम बनाने के लिए ऐ के श्रम लागत को कम करने की कोशिश कर रहे हैं।
जानकारी स्तरीकृत, पदानुक्रमित प्रक्रिया "प्रकृति" एक अनुसंधान दल ऊर्जा स्वयं सीखने कृत्रिम संघर्ष विकसित करने के लिए प्रकाशित: चौथी अंतःविषय कृत्रिम बुद्धि में नवीनता का स्रोत होगा है अब बहुत लोकप्रिय गहराई में मस्तिष्क के सिद्धांतों से सीखना है। रिपोर्ट के परिणाम को छूने, यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर सीखने की गति में सुधार कर सकते हैं। लेकिन अंत में है कि कैसे मस्तिष्क प्रक्रिया दृश्य जानकारी, या बाहरी श्रवण जानकारी, एक बड़ी हद अभी भी एक ब्लैक बॉक्स है, जो मस्तिष्क विज्ञान की चुनौती का सामना कर रहा है करने के लिए। दोनों ऐ और मस्तिष्क विज्ञान पार विषयों में नवाचार के लिए एक बहुत बड़ा कमरा है।
पांचवां एक स्पष्ट प्रवृत्ति है, यानी, कृत्रिम बुद्धि उद्योग बढ़ेगा। अपेक्षाकृत प्रसिद्ध अंतरराष्ट्रीय परामर्श कंपनी भविष्यवाणी करती है कि कृत्रिम बुद्धि उद्योग का स्तर 2016 से बढ़कर 2025 हो जाएगा। हमारी राष्ट्रीय विकास योजना का प्रस्ताव है कि 2030 कृत्रिम बुद्धि कोर उद्योग का आकार 1 ट्रिलियन युआन से अधिक हो जाएगा, जिससे संबंधित उद्योगों का आकार 10 ट्रिलियन युआन से अधिक हो जाएगा। कृत्रिम बुद्धि उद्योग की संभावनाएं काफी बड़ी हैं।
छठे, कानूनों और कृत्रिम बुद्धि के नियमों के बारे में है और अधिक मजबूत हो जाएगा। हम कृत्रिम बुद्धि के संभावित सामाजिक समस्याओं, और इसलिए संयुक्त राष्ट्र भी एक निगरानी तंत्र इस तरह के कृत्रिम बुद्धि रोबोट केंद्र स्थापित बारे में चिंतित हैं। कुछ समय पहले 25 यूरोपीय संघ के देशों कृत्रिम बुद्धि सहयोग का एक घोषणा पर हस्ताक्षर किए और संयुक्त रूप से हमारे संकाय के कानूनी पहलुओं में कृत्रिम बुद्धि के लिए चुनौतियों का सामना भी विषय इस संबंध में अध्ययन किया जाना सूचीबद्ध हैं।
सातवें कृत्रिम बुद्धि अधिक देशों के सामरिक विकल्प बन जाएगा है। कुछ देशों ने कृत्रिम बुद्धि, अधिक से अधिक देशों के लिए एक राष्ट्रीय नीति एक ही अपनाने के लिए प्रेरित करेंगे।
आठवें कृत्रिम बुद्धि शिक्षा के लिए सार्वभौमिक पहुंच हो जाएगा। शिक्षा मंत्रालय विश्वविद्यालय कृत्रिम बुद्धि के लिए एक विशेष कार्य योजना जारी किए हैं। राज्य परिषद के नए कृत्रिम बुद्धि विकास योजना भी है कि ने बताया कृत्रिम बुद्धि विज्ञान गतिविधियों के विभिन्न रूपों के कार्यान्वयन का समर्थन करने के लिए। यह हमारे ध्यान के योग्य है एक पहलू।