人工智能的研究仍面临着哪些挑战？如何加速人工智能的发展？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

人工智能（Artificial Intelligence）或称机器智能，是指让计算机具有“智能”、“自主”、“能学习”等能力的一门新兴学科。2017年，美国国防高级研究计划局发布的报告显示，到2025年，全球将拥有超过9亿人口，而其中70%的人口将会拥有人工智能设备。因此，人工智能的应用越来越广泛。

随着人工智能技术的不断进步，它已经逐渐成为经济领域、金融领域、社会科学领域甚至军事领域的重要分支。并且，人工智能正在从“计算机模仿人类”转变成“自然智能”，机器可以直接解决各种复杂的问题，并进行高效的决策。例如，机器可以通过分析数据、图像、文本等，直接识别出用户需求，做出相应的反应；还可以实时监控人类事务，自动调配资源、安排行动，甚至根据市场环境调整战争策略。

然而，人工智能还有很多研究和开发的挑战。比如：

1. 算法过于复杂 目前的人工智能算法主要集中在特征提取、分类、回归和聚类等几个方向上。但实际上，这些算法只是用来解决非常特殊的问题的一种工具，更通用的模型设计需要对不同算法之间、不同模型之间的关系有较深入的理解，才能发现新的突破点。因此，未来人工智能的发展一定要依靠理论的创新和方法论的革新。

2. 数据量大 当前的数据