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[导读] 首先,AI技术的发展确实能够在一定程度上辅助科研人员的创新活动,但是要想让人类整体的科技水平获得突破,并不是一件容易的事情,这涉及到基础学科能否取得突破,同时对于科研环境也有相应的要求。

首先,AI技术的发展确实能够在一定程度上辅助科研人员的创新活动,但是要想让人类整体的科技水平获得突破,并不是一件容易的事情,这涉及到基础学科能否取得突破,同时对于科研环境也有相应的要求。

从目前AI的技术体系结构来看,AI产品要想具有创新能力还需要很长一段路要走,虽然通过机器学习深度学习),智能体能够发现一些新的解决问题的方法,但是这些方法本身也具有一定的局限性,这个局限性就是由于人类自身的认知能力范围不足所导致的,所以要想让智能体具备较强的创新能力,首先需要人类的认知能力水平不断取得突破。

要想突破认知能力的边界,基础学科会起到非常重要的作用,比如数学和物理对于科研的影响就非常大,对于整体科技水平的影响也非常大。以AI技术为例,目前AI的技术体系有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理等,这些研究方向说到底都是以算法为核心的,所以AI技术的发展对于数学的依赖程度非常高,也可以说,未来数学的发展对于AI的发展会起到非常关键的作用。

除了数学之外,AI的技术创新对于数据和算力也有非常高的要求,算力越强、数据量越大则AI的研发环境也就会越好,这也是为什么科技领域对于算力提升有非常执着地追求。随着云计算的发展,很多中小创业者也能够方便获得较强的算力,这也为人工智能领域的创新奠定了基础。

最后,AI技术目前依然处在发展的初期,还有大量的研究课题有待突破,所以目前AI领域的人才需求也比较旺盛。

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