（1）AI創(chuàng )新的步伐正在加速

AIL域中機器學(xué)習、計算機視覺(jué)、機器人等幾項熱點(diǎn)技術(shù)都在加快更新?lián)Q代。如計算機視覺(jué)L域，谷歌公司的“谷歌大腦”（Google Brain）模型2013年對于圖像識別的準確度普遍在60%~70%之間，2020年已經(jīng)可以達到90%以上，模型訓練的速度提G了8倍。又如智能翻譯L域，2017年商業(yè)L域帶訓練模型的d立機器翻譯云平臺僅有8家，2020年增至28家，其中LibriSpeech數據庫對于單詞識別的錯誤率從2017年的5%下降至僅1%。

（2）AI研發(fā)工具傳播更加廣泛

曾經(jīng)，尖端的深度學(xué)習技術(shù)需要大量的數據、計算能力和專(zhuān)業(yè)知識，非常昂貴。隨著(zhù)技術(shù)加速進(jìn)步，AI的應用程序和開(kāi)發(fā)工具也逐步公開(kāi)，為更多人所用，許多平臺都是開(kāi)源免費的，不少L域的訓練成本也都大幅降低。云計算的普及和數據共享使用將使AI創(chuàng )新不再是少數人的專(zhuān)屬，能夠拓展到范圍實(shí)施。

（3）AI正在改變人機關(guān)系

在現代社會(huì )中，人們對機器和自動(dòng)化的需求程度在不斷加深。以智能手機為例，目前的手機都具有多種支持AI的功能，包括語(yǔ)音助手、照片標記、面部識別安全性、搜索應用程序、推薦和廣告引擎等。在手機功能越來(lái)越強大的同時(shí)，人們對其依賴(lài)程度也在升J。此外，智能電器、智慧家居等都在通過(guò)提供更加便捷、準確、G效的服務(wù)改變人們的生活習慣。AI正在將曾經(jīng)的幻想轉化為跨學(xué)科的現實(shí)，讓機器扮演更加重要的角色。

其發(fā)展應用呈現出更加積J的趨勢，同時(shí)也面臨新的挑戰。

隨著(zhù)AI從精英科學(xué)發(fā)展成為主流工具，今后其或在某些方面遇到難以突破的瓶頸。

一是訓練模型需要的數據將更為珍貴，各國政府、企業(yè)、研究機構都更加重視并加強對數據和隱私的保護，或限制AI的快速發(fā)展；

二是隨著(zhù)應用的普及，AI在就業(yè)、生物、社會(huì )公平，甚至機器與人的關(guān)系方面都將面臨現實(shí)的倫理挑戰；

三是部分L域AI帶來(lái)的顛覆性創(chuàng )新，如自動(dòng)駕駛，相關(guān)監管措施是否能及時(shí)跟進(jìn)，將對其應用產(chǎn)生深刻影響。