大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于全球智能科技进度的问题，于是小编就整理了2个相关介绍全球智能科技进度的解答，让我们一起看看吧。
人类前几千年间都没有真正的科技发展，为何近200多年来却突飞猛进？
这就是一个几何倍增原理，并不是现代的人有多了不起，我们的祖先用了好多年才发现火，再发现金属，才有了你现在腾飞的基础。要不然你还要从零开始，就像海一样，所有的水流到了一起成就了大海。
几千年前，人类相对原始生活中，只是对自然规律的认识作了宏观的探索和总结。经验认识了一些简单浅显的基础知识，随着近代灵魂文化的产生，灵魂文化统一了世界道德精神。灵魂文化地解放思想，把女性从社会中解放出来。妇女能顶起半边天，男女平等，精神文明带来了自由民主革命。灵魂文化的性思维推动了微观世界的科技发展和进步，探索成为了灵魂思维的主流，科技在末世兴起，成就了人类的共识。
人类前几千年间发展的是神学，《封神演义》尤为突出。后几百年间发展的是科学，现在的人才真正享受到高科技带来的成果。
随着神学慢慢的失传，至今民间还剩存一些皮毛，让现在科学家还无法解释真正意义上的存在……
科学技术的发展过程与穷人变富裕的过程有很多相似之处。
一个贫穷的人要生存，只能不停的劳动，要想有所进步还必须不断学习。劳动所得首先要保障基本的生存所需，不断学习也需要大量的投入。初期的财富积累是非常困难，也非常缓慢的。只有在积累了一定财富和相应的经验后，不仅生活条件能得到有效改善，财富的进一步积累也会变得相对更容易和更快。
人类社会的发展也是这样。早期的人类对自然知之甚少，所使用的工具也极其简陋，人类最迫切的问题是食物短缺。绝大多数人必须从事最简单的生产，整个生产所得非常有限，财富积累更加不易。
随着人类对自然的逐步认知，劳动生产率也逐渐增加，社会财富的积累也跟着不断增加，社会分工也从无到有，逐渐精细。越来越多的人才能从具体的生产中脱离出来，进行科学技术研究工作。人类的研究成果又进一步提高劳动生产率，使社会财富进一步增加和社会分工的更加细致，也使得从事科学技术研究的人员越来越多，科学技术的进步也越来越快。
这就是人类社会近两百年来科学技术突飞猛进的主要原因。
AI人工智能现在处于什么阶段？
从AI人工智能的场景化应用上看，属于尝试探索阶段。所谓场景化应用，就是为了达到某些特殊要求，而专门为其量身定制的。
比如某某AI语音机器人；
比如某某AI图像识别技术；
比如某某AI智能控制系统；
在这个过程中我们发现一个重要的现象，也就是，这些场景化的应用能力，并没有完全取代我们正常的生活。也就是说，这些AI的能力无论是否存在，都没有改变我们现在的生活状态。
所以结论就是我们当前的AI，确实处在一个非常非常初级的阶段。距离后续的AI生活化，还需要很长的路要走。
现在人工智能很火，势头很猛，但是，从发展阶段来说，首先怎么去衡量发展阶段，如果说能在部分任务上完成人类相当的效果，那么可以说人工智能已经发展到高级阶段了。如果是要达到和人思维一样的强人工智能，那么人工智能将处于并长期处于初级阶段。
有人说人工智能在各种领域已经取得很大成功了，比如智能驾驶，图像识别，自动翻译等等。但这些仅仅是深度学习算法对大量数据拟合训练后的结果。
人工智能达到人的水平了吗？深蓝和alphago在国际象棋和围棋领域夺冠说明人工智能已经能在一些复杂任务上超过人类。但是人工智能很难拥有情感，同时在现实数据的学习中可能会学习到具有性别歧视，人种歧视偏见类的东西。
人工智能在法律上的角色界限还很模糊，在语言思维等方面远没有达到人类水平。
至于人工智能发展到什么节段，这是个见仁见智的问题，每个人都有自己的答案。
人工智能发展至今，早已分化成两个不同的理念:弱人工智能，强人工智能。而在强人工智能领域，六十多年来基本没有实质性的发展，人类所取得的成就，可以说全部来源于弱人工智能的研究。而科学界主流的观点认为基于人类自身安全考虑，也不应该向强人工智能领域深入发展。但是，人工智能应该是一种改变的能力，通过一个算法或者一套机制，能够去适应并解决各种不同的问题。以前设计的GPU开源的平台，经过改造之后加速，对深层对抗网络的工作，用一个类似GPU的架构去做。但是其实一个芯片是不够的，即使可以做芯片，可以模拟功能，仍需要大量的芯片，芯片需要用区块链不同的计算能力组合起来，在这上面我们可以做很多的应用，比如做全脑仿真、认知发展过程的仿真，像人那样思考和学习的机器，这对于未来的影响是巨大的，也是不可逆的。
虽然AI（人工智能）经过了60多年的发展，但是目前AI依然处在行业发展的初期，还有大量的课题需要公关，需要解决的落地问题也非常多。简单的说，目前AI依然处在“弱人工智能阶段”，距离未来理想状态下的“强人工智能阶段”还有较长一段距离。
人工智能经过60多年的发展，目前的研究方向主要集中在六大方面，分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学。随着大数据的发展，目前机器学习（含深度学习）、自然语言处理和计算机视觉获得了较多的关注，也出现了一批相关技术的智能体产品。虽然这些智能体往往还需要工作在特定的场景下，但是也为提升工作效率做出了积极的贡献，在工业生产领域，已经有越来越多的智能体开始参与到生产环境中，比如汽车制造领域就有大量的工业机器人参与生产。
随着产业互联网的发展，物联网、大数据、云计算等基础生态将越发完善，而这些基础对于人工智能的发展来说也是非常重要的，可以说物联网和大数据是人工智能的重要基础，万物互联必然会带来万物智能。目前不少大型的科技公司都陆续开始布局人工智能领域，相关的研发也在如火如荼的进行中，尤其在2018年，人工智能受到了整个市场的热捧，但是由于不少人工智能产品依然存在落地难的问题，所以人工智能领域也受到了一定的质疑，相信随着产业互联网的发展，人工智能产品落地应用的各种壁垒将被陆续打破。
最后，对于现代职场人来说，学习一定的人工智能知识会提升自身的职场竞争力，从目前的知识结构来看，可以从学习一门编程语言开始，比如Python。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于全球智能科技进度的问题就介绍到这了，希望介绍关于全球智能科技进度的2点解答对大家有用。
