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一、人工智能  

人工智能(Artificial lnteligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。  

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要日標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

二、人工智能優(yōu)缺點(diǎn)  

1、人工智能優(yōu)勢  

人工智能主要用于解決復(fù)雜的問題。由于汽車行業(yè)存在許多難題，人工智能在推進(jìn)汽車技術(shù)方面發(fā)揮著越來越重要的作用。部署自動駕駛汽車的承諾主要取決于新的人工智能技術(shù)。似乎幾乎達(dá)成共識，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)未來 AV 部署成功的主要方法。  

好消息是人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還處于研發(fā)階段。這意味著未來的進(jìn)步將領(lǐng)先于預(yù)期的突破性創(chuàng)新。隨著全球范圍內(nèi)持續(xù)廣泛的人工智能投資，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將解決許多更復(fù)雜的問題，包括汽車行業(yè)的挑戰(zhàn)，這是一個不錯的選擇。  

2、人工智能的缺點(diǎn)  

開發(fā)和部署人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)之一是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充分訓(xùn)練。一般來說，問題越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就必須越復(fù)雜。這意味著大型模型。培訓(xùn)需要大量資源和專業(yè)知識來設(shè)計和測試依賴大型數(shù)據(jù)集的 AI 模型，以驗證模型是否像宣傳的那樣工作。  

AI 模型需要大量訓(xùn)練，這意味著需要獲取大型數(shù)據(jù)庫。更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集變得可用，但訓(xùn)練仍然是一項耗時且昂貴的任務(wù)。大多數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)也必須由人類標(biāo)記，以使 AI 模型能夠?qū)W習(xí)并變得熟練。人們越來越擔(dān)心偏見正在蔓延到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。  

然后是黑盒問題：仍然很難確定 AI 模型如何做出決策。對于自治系統(tǒng)來說，這種模糊性仍然是一個大問題。需要更好的解決方案。  

另一個問題涉及模型對微小數(shù)據(jù)變化的敏感性。該漏洞引發(fā)了安全問題，包括入侵自主系統(tǒng)的可能性以及由此產(chǎn)生的對 AV 安全的威脅。  

缺乏人工智能專業(yè)知識是汽車和其他行業(yè)的另一個重大缺陷，這種技能差距不太可能很快得到彌補(bǔ)。  

解決問題的推理階段也有缺點(diǎn)。大型模型，尤其是 AV 模型，需要巨大的計算資源來處理傳感器數(shù)據(jù)并支持復(fù)雜的軟件。這些資源還需要電力，這在汽車應(yīng)用中總是有限的。  

新興技術(shù)將提高能力并降低推理成本，包括新興的人工智能芯片技術(shù)、激光雷達(dá)價格的下降和傳感器性能的提高。  

推理的最大缺點(diǎn)是黑盒問題或 AI 可解釋性。人工智能系統(tǒng)仍然無法解釋它們是如何做出決策的，從而產(chǎn)生了許多人工智能信任問題。對于汽車應(yīng)用來說，這是行不通的。

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