如今，由于人工智能和机器学习领域取得的进展，充分利用认知功能的工具和解决方案似乎正在涌入市场。但是这些工具和解决方案真的体现了人工智能的意义吗？以下是边肖为您整理的人工智能现状，供大家阅读！
人工智能的现状如何？
IBM Watson的平台经理Jonas Nwuke表示，人工智能(或认知计算)“旨在帮助人们做出更合理的决策。系统可以大规模学习，通过积累经验变得更好，以更自然的方式与人类互动。”
Progress的首席宣传官托德安临来(Todd stern)表示，当今软件开发行业的问题是，人工智能经常被误用或滥用，因为它是一个如此笼统的术语。“在某些方面，由于其性质，它会被滥用，”他说。它代表了很多东西，但很多时候它的使用有些不恰当。"
安临来解释说，例如，人工智能是一个很好的营销术语，开发者经常在解决方案的名称中添加人工智能以使其突出，即使他们实际上并没有使用真正的人工智能功能。他说，“普通应用用户认为，因为它的名字里有人工智能，所以它一定是智能的、优秀的。”
在其他情况下，开发人员会使用这个术语来表达应用程序试图为用户做一些事情的意思。例如，安格林表示，特斯拉为其车辆使用了“自动驾驶汽车”这一术语，因为这更容易让公众理解。然而，事实上，特斯拉的汽车并不是完全自动驾驶的，因为它们需要人类照看方向盘，以防出现任何问题。
也有开发者根本不懂人工智能的真正含义。人工智能最近的成功使得开发人员可以很容易地从网站上下载软件包，并针对单个数据集进行训练，如图像识别、视觉处理或自然语言处理。在Neurala首席执行官Massimiliano Versace看来，这不是人工智能的意义。这家公司以“让软件更智能”为使命。
他说：“人工智能实际上是基于大脑，试图用软件模仿它。Gui的大脑的能力并不局限于识别物体，而在于思维、感知、动作和情感。”
范思哲声称，真正的智慧离不开这三个主要部分：大脑、身体和心灵。包括大脑软件背后处理输入数据的算法或操作。是物理智能所依赖的硬件。思维是运行算法的计算能力。
范思哲表示，如今，这三个部分趋于整合，从而让人工智能变得更容易、更具成本效益，这一领域发展迅速。
他说：“目前，人工智能已经走上了一条康庄大道。挑战在于开发一个不局限于图像识别的应用。”
安临来认为，简单的图像识别、物体检测和查询/响应系统确实使用了某种程度的人工智能，但开发者需要更加谨慎地对待如何在开发的应用程序中标记它。相反，开发人员应该专注于底层概念，如机器学习或深度学习。“我们必须花更多的时间关注这些方面，以及如何将它们应用到软件中，”他说。当我们谈论人工智能时，我们实际上在谈论什么？"
高德纳的研究人员汤姆奥斯汀(Tom Austin)、亚历山大林登(Alexander Linden)和马丁雷诺兹(Martin Reynolds)最近发表了一份报告，内容是关于行业应该如何有效地定义和使用智能机器的术语。根据该报告，人们应该使用区分人类智能和人工智能的描述性词语，并忽略诸如“人工智能”或“认知能力”等营销术语。相反，Gartner认为“智能机器”是一个更恰当、最不具攻击性的术语。
Gartner的研究报告声称：“给技术赋予人类特征扭曲了我们对这项技术真正能完成什么的理解。智能技术可以根据经验改变行为，不完全依赖于人的指令(可以自主学习)，也可以得到意想不到的结果。”
人工智能背后的数字大脑
Progress的安临来声称，人工智能是开发者和公司试图在服务和解决方案中加入的功能；但是那些公司和开发者必须充分利用已经存在的数字大脑。
他解释说，随着越来越多的人开始使用基于机器学习和人工智能的系统，那些系统将变得越来越智能，这使得它们更加完善，并鼓励更多人选择它们。
安临来声称，该领域的主要数字大脑包括以下几种：
脸书：脸书有一个人工智能研究部门，专门致力于推动机器学习和开发智能机器。最近，该公司开放了代号为Big Sur的人工智能硬件设计源代码，可以处理大规模人工智能计算。它还宣布了新的算法，如DeepMask分割框架；公司基于深度学习的文本理解引擎DeepTextSharpMask是一种精确的分割模型，MultiPathNet是一种对象检测解决方案。此外，脸书首席执行官马克扎克伯格(mark zuckerberg)宣布，计划很快在全球推出个人人工智能助理。
谷歌：谷歌最近开放了TensorFlow机器学习库的源代码。根据安格林的说法，TensorFlow比其他认知服务稍微复杂一些。它封装了很多科学的编程知识，使用普通的应用开发者，也可以通过使用和嵌入到应用中来打包。
IBM Wastson:IBM Watson是一个认知系统，旨在理解数据、推理和大规模学习。它提供了能够充分利用自然语言处理、机器学习等方面来分析数据、从数据中学习并获得洞察力的认知API。IBM的纽克说：“你可以通过以一种特殊的方式超越一般的抽象和推理，从系统中获得价值。”
微软：微软提供的认知服务允许开发者使用强大的智能算法来构建Android、iOS和Windows应用。包括视觉、语音、语言、知识的API。
安临来说，“我们可以享受这些大公司非常高效的数字大脑，但选择单干的公司很难真正竞争。”
然而，范思哲表示，Neurala虽然是一家小公司，但它已经在建立自己的数字大脑，领先于同行。他说，“我们在开发人工大脑的构建模块方面有着悠久的历史，从单个神经元到由突触连接的数亿甚至数十亿神经元的庞大系统。”
该公司最近发布了Neurala机器人大脑SDK，使其他公司能够将深度学习集成到开发的应用程序中。按照范思哲的说法，SDK是大公司至今无法提供的工具。
这项技术目前针对无人机，使其能够学习、识别、发现和跟踪物体。但范思哲解释说，也可以应用到电脑、手机等机器上。他说：“我们不会建立一个垂直领域。我们会搭建一个平台，让人们建立垂直领域。”
我们应该担心人工智能吗？
有人担心，未来人工智能不仅会取代我们的工作，机器也会变得高度智能化，掌管世界，毁灭文明。IBM的纽克说：“有些人在诋毁人工智能；他们认为这项技术在某种程度上挑战或危及我们所知的世界。”但他认为，人工智能的未来只是意味着机器能给企业、专业人士和消费者带来更多价值。
他说，“这项技术在人类和机器之间提供了一定程度的合作，可以增强和扩展人类所做的工作。”
Progress的安格林声称，社会之所以受到如此诋毁，是因为我们有时描述人工智能的方式。电影中经常出现人工智能反派掌管世界的经典场景。他认为这个概念有点夸张。社会上大部分人对这项技术了解不够。
安临来说，“工程领域的开发者并不担心，因为他们对这项技术有更好的理解。人工智能没那么神奇，更多的是机器。”
安临来不怀疑人工智能在未来可能被滥用或用来做坏事，但他解释说，这种可能性存在于任何工具和技术中。他说，“我想说，总的来说，带我们去那里的不是人工智能，而是人类。”
安临来解释说，毕竟，人们将制造和训练机器，他们将对这项技术负责。开发人员的工作是确保实施了适当的预防措施，并向人们宣传这项技术的好处。
Gartner的奥斯汀说：“人们对人工智能抱有很多幻想。第一，他们想当然的认为我们可以制造人工智能，但是我们不能。如果太多的高管相信关于对话界面的拟人化假设——例如，他们与人类无法区分，或者他们可以通过观察一切来学习，从而取代呼叫中心的每个人，那么就会有太多的项目失败并关闭。”
将来的
格林声称，如今，虽然人工智能最常用于图像识别、自然语言处理和语音识别，但它只是学习的起点。
他说：“目前人工智能的状态相当于蹒跚学步的孩子。它能理解它看到的和听到的，然后告诉你它看到的。这只是人工智能的早期阶段。如果企业真的想从人工智能中受益，下一步将是建立更多的关系，并对对象之间的关系进行推理。”
安临来说，“我们正沿着从蹒跚学步的孩子到更有能力的学习机器的道路前进。”
Neurala的范思哲希望看到行业超越人们对人工智能的理解。他说：“人工智能意味着能够拥有一个和人类一样功能强大的软件。人工智能可以应用到无数领域。”
由于平台和传感器无处不在，范思哲表示，人工智能比以往任何时候都更重要。他说，“我们可以把人类盯着屏幕的工作改成人工智能，让人类去做其他的事情。”
在此基础上，开发者和数据科学家要分析我们是如何理解物体之间的概念的，而不仅仅是挑出物体和理解图片中一切的基本方面。
安临来说，“那时，我们软件开发社区的所有成员都会抬起头来说，‘我们可以开始将什么样的模式应用于用户软件，并以不同的方式使用它们？’未来两三年，我们会看到这种场景频繁出现。到那时，人们实际上会停下来，思考他们想要创造的下一个软件时代，并弄清楚那些场景是什么样子的。"
IBM的Newuk已经看到这种情况发生在该公司的客户身上。“开发商已经开始将他们在零售、医疗、银行、体育和更多行业的想法商业化，”他说。我们的灵感来源于这个社区创造的东西。我们正在创造一个更美好的未来。届时，认知技术将积极影响我们生活的方方面面，包括工作和家庭。"
Edge Sports的创始人伊利亚塔巴赫(Ilya Tabakh)预测，在短期内，我们将看到更好的语音识别，更准确的身体姿势理解，理解用户情绪状态的能力，以及更多改善我们生活的技术。
按照安格林的说法，这一切的目的都是为了给用户解决问题。他说：“开发者必须小心。如果一项技术实际上不能让用户的生活变得更好，开发者就不应该匆忙将它投入应用或者放到用户面前。关键是我们如何熟练地使用这项技术，而不仅仅是随便使用。"
