最初のものはプライベートからユニバーサルへのものであり、必然的な傾向です。一般的なインテリジェンスは人工知能の王冠とみなされます。誰もがこの競争を非常に懸念しています。
GM軍隊や自律兵器が現在の人工知能システムの開発方向より明らかに優れていると考えています。
2つ目は、機械知能から人間と機械のハイブリッド知能から、ロボットと人工知能と人工知能がゼロサイズのゲームであることに同意しないのですか？人工知能の非常に重要な開発動向は、AI（AI）からAI（Augmented Intelligence）までであり、2つのAIの意味は同じではありません。
第三は、自律インテリジェントシステムに「人工知能+」からです。深い学習のパフォーマンスを向上させるためには、人がある、手動のアノテーション良好な画像、を通じて、そのような人工知能の絵として、ラベル付けされた優れたデータの多くを必要とするもの1の1の空、非常に時間がかかり、草、である。次のステップは、トレンド知性の最大度を得るために、最小限のマニュアルに、人間の知識を読むことを学ぶことができます、だけでなく、機械が行うことができない方法です。手動の収集と大量のサンプルを標識トレーニングデータ、深い学習の成功のこれらの年は、重要なまたは人工の基礎のための重要な基礎である。そのため、一部の人々は、AIの人件費を削減するために自動化された機械学習アルゴリズムを作成しようとしています。
第4は、人工知能の革新の源泉となる分野の交差点であり、今日では非常に普及している深い学習は、脳の原則である情報階層化、階層的処理です。結果レポートに触れることで、人工ニューラルネットワークの学習速度を向上させることができますが、脳が実際に外部の視覚情報や聴覚情報をどのように扱うかは、大部分がブラックボックスであり、これは脳科学が直面する課題です。分野の交点に革新の余地があります。
比較的有名な国際コンサルタント会社は、人工知能産業の規模が2016年から2025年にかけてほぼ上昇すると予測しています。国家開発計画は、2030年の人工知能中核産業の規模は1兆元を超え、関連産業の規模は10兆元を超え、人工知能産業の見通しは明らかに非常に大きい。
第六は、私たちは、人工知能の潜在的な社会的な問題を懸念している。より堅牢になり、人工知能の法律や規制についてであるため、国連はまた、監視機構、人工知能ロボットセンターを設置しました。少し前までは、25のEU加盟国人工知能の協力の宣言に署名し、共同で私たち教員の法的側面での人工知能の課題に直面してもトピックは、この点で研究することが記載されています。
第七は、人工知能は、より多くの国の戦略的な選択肢となりますです。一部の国は、人工知能への国家戦略を持って、より多くの国が同じ措置を採用します。
第八は、人工知能は、教育への普遍的アクセスとなります。文部科学省は大学人工知能のための特別なアクションプランを発表した。国務院の新しい人工知能の開発計画はまた、これが我々の注目に値する。人工知能の科学の活動の様々な形の実装をサポートすることを指摘しています1つの側面。