论人工智能的可行性
人工智能可行性报告
人工智能可行性报告随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当今社会的热点话题之一。
其在各个领域具有巨大的潜力和广泛的应用前景。
本报告旨在对人工智能的可行性进行分析和评估，以便更好地理解其未来发展的可能性和挑战。
一、背景介绍人工智能是指通过模拟和复制人类智能思维过程的技术或系统。
它可以执行像人类一样的认知能力，如学习、理解、推理、分析和决策等。
随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升，人工智能的发展进入了一个新的阶段，被广泛用于自然语言处理、机器学习、计算机视觉等领域。
二、人工智能的可行性分析1. 技术基础人工智能的发展离不开计算机科学、统计学和算法的支持。
当前的技术基础已经足够成熟，使得人工智能能够处理大规模数据和复杂任务。
例如，深度学习模型的出现使得计算机在图像识别和自然语言处理等领域的表现达到了前所未有的水平。
2. 数据驱动人工智能的训练和学习过程需要大量的数据支持。
随着互联网的普及和数据采集技术的进步，我们能够获取到越来越多的数据。
这些数据的积累和应用为人工智能提供了源源不断的能量，进一步推动了其发展。
3. 应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用前景。
在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在交通领域，人工智能可以帮助优化交通流量和改善道路安全等。
从娱乐到金融，从教育到农业，人工智能都有着巨大的潜力，可以为人们的生活带来更多的便利和创新。
4. 挑战与风险人工智能的发展也面临一些挑战和风险。
首先，随着算法的复杂性增加，解释性和透明性变得更加困难，导致人们对人工智能的信任度下降。
其次，人工智能可能会对部分工作岗位造成影响，引发社会和经济的不稳定。
此外，数据隐私和伦理问题也是人工智能发展中需要重点关注的问题。
三、推进人工智能的建议为了更好地推进人工智能的发展并应对相应的挑战，我们提出以下几点建议：1. 加强相关技术的研发和创新，提高人工智能系统的性能和可靠性；2. 制定和完善人工智能相关的法律法规和伦理准则，保证其安全和合法应用；3. 提升公众对人工智能的认知和理解，加强与公众的沟通和合作；4. 鼓励跨学科合作，促进人工智能与其他领域的融合创新；5. 加强数据保护和隐私安全的技术研究，确保数据的合法使用和保护。
人工智能发展可行性分析
人工智能发展可行性分析随着科技的迅速发展，人工智能技术逐渐成为各个领域的焦点。
人工智能的发展对于改变我们的生活方式、提高工作效率、推动社会进步具有巨大潜力。
然而，我们也需要进行一项可行性分析，以了解人工智能的发展是否真正可行，以及潜在的挑战和风险。
1. 技术可行性分析人工智能的发展必须基于可行的技术基础。
目前，深度学习、机器学习、自然语言处理等技术已经获得了长足的发展，使得机器能够进行复杂的推理和决策。
此外，硬件设备的性能也得到了大幅提升，使得人工智能系统可以在更短的时间内进行大规模数据的处理和分析。
因此，从技术可行性的角度来看，人工智能的发展是具有前景的。
2. 经济可行性分析经济可行性分析是评估人工智能的发展是否具有商业价值和盈利潜力的重要指标。
目前，人工智能已经在医疗、金融、交通、制造业等多个领域取得了显著的成果，为企业带来了巨大的利润。
例如，通过人工智能技术，医疗机构可以更准确地诊断疾病，金融机构可以更有效地识别信用风险。
因此，从经济可行性的角度来看，人工智能的发展具有巨大的商业价值和盈利潜力。
3. 社会可行性分析社会可行性分析是评估人工智能的发展是否符合社会伦理和法律规定的重要指标。
尽管人工智能技术可以带来许多福利，但仍存在一些潜在的风险和挑战。
例如，人工智能可能会导致大量人力失业，进而引发社会动荡。
此外，人工智能算法存在偏见性，可能会对某些群体造成不公平的影响。
因此，在推动人工智能发展的同时，我们也需要加强对人工智能应用的监管和控制，确保其符合社会伦理和法律规定。
4. 环境可行性分析环境可行性分析是评估人工智能的发展是否对环境产生不可逆转的影响的重要指标。
尽管人工智能技术可以提高资源利用效率和环境可持续性，但在实际应用中，也存在着一定的环境风险。
例如，人工智能技术需要大量的能源供应，可能会增加对环境的负担。
此外，人工智能技术的废弃物处理也需要得到妥善管理，以防止对环境造成污染。
因此，在人工智能的发展中，我们需要注意环境保护的问题，采取可持续发展的策略。
人工智能项目可行性分析
人工智能项目可行性分析文档标题：人工智能项目可行性分析一、引言随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经从科幻概念转变为现实应用。
然而，并非所有的人工智能项目都能成功实施和取得预期效果。
因此，进行人工智能项目的可行性分析是非常必要的。
二、技术可行性技术可行性是指项目所采用的技术在当前条件下是否能够实现。
对于人工智能项目来说，需要考虑的因素包括：1. 数据获取：数据是训练人工智能模型的基础。
项目是否能获取到足够多且质量高的数据，直接影响了模型的性能。
2. 技术成熟度：目前，深度学习、机器学习等技术已经相对成熟，但仍有部分前沿技术如生成对抗网络、强化学习等还在发展中，选择合适的技术路线对于项目的成功至关重要。
3. 技术团队：是否有足够的技术人才支持项目的实施，也是技术可行性的重要考量因素。
三、经济可行性经济可行性主要考察项目的成本效益。
人工智能项目通常需要投入大量的资金用于硬件设备购买、数据收集、人员培训等。
因此，在项目启动前，需要对项目的投资回报率进行预测和评估。
四、法律和社会可行性法律和社会可行性主要关注项目的合法性以及社会接受程度。
例如，某些人工智能应用可能涉及到隐私权、版权等问题，需要符合相关的法律法规。
此外，考虑到公众对新技术的接受程度，还需要进行适当的社会风险评估。
五、结论综上所述，人工智能项目的可行性分析是一个全面的过程，需要从技术、经济、法律和社会等多个角度进行深入研究。
只有当这些方面都得到充分的考虑和评估，才能确保项目的顺利实施并取得预期的效果。
六、建议我们建议在启动人工智能项目之前，进行全面的可行性分析，以降低项目失败的风险。
同时，我们也建议定期进行项目评估，以便及时调整项目计划，确保项目的成功实施。
人工智能在市场调研中的可行性分析报告
人工智能在市场调研中的可行性分析报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由人类制造出来的具有智能的机器。
随着科技的不断进步和发展，人工智能已经在各个领域展现出了强大的应用潜力，其中之一便是在市场调研中的应用。
本报告将对人工智能在市场调研中的可行性进行分析，探讨其在市场调研领域的应用前景。
首先，人工智能在市场调研中的可行性主要体现在以下几个方面：
一、数据处理能力强大
人工智能能够快速准确地处理大量的数据，从而为市场调研提供更加全面和准确的信息。
通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以帮助企业分析市场趋势，了解消费者需求，预测竞争对手的行为，为企业决策提供有力支持。
二、智能推荐系统
人工智能可以根据用户的偏好和行为习惯推荐相应的产品和服务，帮助企业更好地进行市场定位和推广。
通过分析海量的用户数据，人工智能能够更好地理解消费者的需求，提供个性化的推荐服务，提高市场调研的效率和准确性。
三、情感分析和舆情监测
人工智能可以通过文本分析和情感识别技术对用户在社交媒体和网
络上的言论和评论进行分析，从而了解用户的情绪和态度，帮助企业
更好地了解市场动态和舆论趋势，及时调整市场策略，提升企业形象。
综上所述，人工智能在市场调研中具有很大的潜力和可行性，可以
帮助企业更加全面深入地了解市场状况，提高市场调研的效率和准确性，为企业的发展提供有力支持。
因此，我们有理由相信，人工智能
将在市场调研领域展现出越来越重要的作用，成为企业提升竞争力和
创新能力的关键利器。
人工智能可行性分析
人工智能可行性分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题之一，它通过模拟和实现人类智能在某个领域的行为，引起了广泛的关注和研究。
然而，是否值得投资和发展人工智能技术仍然是一个争议的话题。
本文将就人工智能的可行性进行分析，从技术、经济和伦理等角度探讨其发展前景。
一、技术可行性人工智能的快速发展离不开计算机技术的不断进步，尤其是大数据和云计算的兴起为人工智能提供了充分的支持。
通过强大的计算能力和海量的数据分析，人工智能在图像识别、自然语言处理、机器学习等领域都取得了重要的突破。
而且，随着硬件设备的性能提升和算法的不断优化，人工智能的应用场景也越来越广泛。
因此，在技术可行性方面，人工智能具备了充分的条件和潜力。
二、经济可行性人工智能在商业领域的应用前景巨大，对于各行各业的企业来说，尤其是大型企业，引入人工智能可以实现自动化和智能化，提升生产效率和竞争力。
例如，在制造业领域，通过智能机器人和自动化系统，可以大大减少人力成本，并提高产品质量和产能。
在金融领域，人工智能可以帮助企业进行风险控制和预测，提高投资收益。
此外，在医疗、交通、安防等领域，人工智能技术也有着广泛的应用前景。
因此，从经济可行性方面来看，人工智能具有巨大的商业价值和投资潜力。
三、伦理可行性人工智能技术的发展不仅带来了经济效益，也催生了一系列的伦理和社会问题。
例如，人工智能在取代人类工作岗位的同时，也会导致大量的就业岗位流失。
此外，人工智能在决策过程中是否存在偏见和不公平，对个人隐私的侵犯等问题也需要引起重视。
因此，在推动人工智能技术发展的同时，我们也需要对其应用进行规范和监管，确保其符合伦理道德和社会公平原则。
综上所述，从技术和经济可行性角度看，人工智能具备了广阔的发展前景和巨大的商业价值。
然而，同时我们也必须关注其伦理可行性，确保人工智能的发展符合社会的良好秩序和伦理准则。
只有在技术、经济和伦理等多个层面取得平衡的前提下，人工智能才能真正实现其潜力，为人类社会带来更大的进步和福祉。
人工智能可行性分析
人工智能可行性分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来受到了广泛的关注与研究。
人工智能技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革与机遇。
然而，在追逐人工智能技术的发展与应用过程中，我们也需要对其可行性进行深入的分析与评估。
1. 人工智能的基础技术人工智能的核心包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。
这些技术的快速发展使得人工智能具备了更强大的计算和学习能力，能够从大量的数据中提取信息、分析问题、做出决策。
2. 人工智能在各领域的应用人工智能在医疗、金融、交通、制造等领域有着广泛的应用前景。
医疗领域的人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案；金融领域的人工智能技术可以辅助风险评估和欺诈检测，提高安全性和效率；交通领域的人工智能技术可以实现智能驾驶、交通流优化等；制造领域的人工智能技术可以提高生产线的自动化水平，降低成本，提高效率。
3. 人工智能的优势与挑战人工智能的优势在于可以处理大量的数据，从中挖掘出隐含的模式与规律。
同时，人工智能还可以模拟人类的知觉、认知和决策过程，具备较强的智能水平。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据隐私与安全问题、算法的可解释性、伦理与道德问题等。
解决这些挑战需要政府、企业和学术界共同努力。
4. 人工智能的商业化与应用前景人工智能技术在商业领域中也有着广阔的应用前景。
通过人工智能技术，企业可以实现客户数据的个性化处理、智能营销推荐、供应链优化等，提高企业运营效率和市场竞争力。
随着人工智能技术的不断发展，将有更多的商业机会出现并得到广泛应用。
5. 人工智能的社会影响与可持续发展人工智能的发展将带来深远的社会影响，涉及到职业结构调整、劳动力的重新配置等问题。
同时，人工智能也可以为社会可持续发展做出贡献，如智慧医疗可以提高医疗资源利用效率，智慧交通可以减少能源消耗等。
因此，在推动人工智能发展的同时，我们也需要关注其对社会和环境的影响，确保其可持续发展。
人工智能可行性分析
人工智能可行性分析导言随着科技的进步和人类对智能化需求的不断增加，人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种模拟和模仿人类智能的研究领域，正逐渐走向实用化。
然而，是否值得在各个领域进一步推广和应用人工智能，以及其可行性如何，仍然是一个备受讨论的话题。
本文将对人工智能的可行性进行分析，以期给出客观的评价和建议。
一、技术支持方面在人工智能的可行性中，技术支持是至关重要的一环。
首先，人工智能领域的技术已经取得了长足的发展，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
这些技术的不断进步为人工智能的应用提供了可靠的基础。
其次，随着计算能力的提升和云计算技术的兴起，人工智能的算力需求得到满足，使得人工智能算法能够在更大规模和更复杂的问题上进行应用。
因此，从技术角度来看，人工智能的可行性是有保证的。
二、应用场景分析人工智能的可行性还需要考察其在不同领域的应用情况。
以下将针对几个关键领域进行分析和探讨。
1. 交通领域在交通领域，人工智能可行性的体现主要体现在智能驾驶技术方面。
通过利用人工智能技术，将车辆与道路设施进行智能化连接，可以实现自动驾驶、交通流调度和智能交通管理等功能。
然而，目前智能驾驶技术仍面临诸多挑战，如道路环境复杂多变、安全性等问题。
因此，在实现人工智能在交通领域的可行性上，仍需要时间和更多的研究。
2. 医疗领域在医疗领域，人工智能的应用可行性日益显现。
通过分析海量的医学数据和文献，人工智能可以辅助医生进行诊断、制定个性化治疗方案和提供精准医疗服务。
然而，人工智能在医疗领域还需要克服的挑战包括数据隐私保护、算法可解释性等问题，需要政策、法规以及技术的支持。
3. 金融领域在金融领域，人工智能的可行性表现在风险控制、智能客服和金融投资等方面。
通过借助人工智能技术，可以实现对金融市场的数据分析和金融投资的智能化决策支持系统。
然而，金融领域的人工智能应用也面临监管、隐私保护和信息安全等问题，需要合理的规范和保护机制。
人工智能技术可行性分析
人工智能技术可行性分析人工智能技术（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅速的领域，不仅在科学研究中取得了重大突破，而且已经应用于众多领域，如医疗诊断、交通系统优化、智能家居等。
然而，是否将人工智能技术引入更多领域，仍需要进行可行性分析。
本文将从技术、经济、社会和伦理等方面进行综合分析，以评估人工智能技术的可行性。
一、技术可行性1. 数据支持：人工智能技术的基础是大量高质量的数据。
对于应用领域而言，是否有足够的数据来支持人工智能的应用。
若数据支持不足，人工智能技术可能无法达到预期效果。
2. 算法和模型：人工智能技术的核心是算法和模型。
必须评估算法和模型的适用性，是否能够准确地处理和解决特定问题。
这要涉及到算法的可扩展性、实时性和稳定性等方面的考虑。
3. 计算资源：人工智能技术对计算资源的需求较大。
评估系统的计算能力是否足够，能否保证人工智能技术的应用平稳运行。
二、经济可行性1. 投资成本：引入人工智能技术需要一定的投资成本，包括硬件设备、软件开发和数据收集等。
企业或个人在考虑引入人工智能技术时，需要评估投资成本与预期收益之间的平衡。
2. 潜在收益：人工智能技术在降低人工成本、提高效率和优化决策等方面具有潜在的经济收益。
对于应用领域而言，是否能够获得足够的经济回报，是考察其经济可行性的重要因素。
3. 商业模式：人工智能技术的商业模式也需要考虑。
例如，是否能够形成可持续发展的商业模式，是否能够提供吸引用户的产品或服务，这些都对经济可行性产生影响。
三、社会可行性1. 就业影响：人工智能技术的广泛应用很可能影响一些传统行业的就业。
这需要社会做好转型准备，为受影响的人群提供培训和再就业机会，以缓解就业压力。
2. 数据隐私：人工智能技术依赖于大量的个人数据，保护数据隐私是社会可行性的重要考虑。
制定相关的法律法规和数据安全政策，加强数据隐私保护，确保人工智能技术的应用不会滥用个人隐私。
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论人工智能的可行性［摘要］本文首先对人工智能的含义进行了解释;并对人工智能的发展历史和发展阶段作了简要的回顾;对现阶段人工智能在人类科学以及生活的各个方面的应用进行了阐述;最后对人工智能的应用前景和目前面临的问题，以及有没有解决的可行性进行了简要的分析。
本文认为，人工智能将是21世纪科学发展的主要动力源泉，并且将在很大程度上决定着21世纪包括医学在内的各学科的发展面貌。
至少在21世纪早期，人工智能将重点关注下列论题：（1）如何使机器人具有人的创造性智能，如何从经验证据中建立用于指导以后行动纠错的归纳判断？（2）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
［关键词］人工智能可行性人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。
自问世以来人工智能经过了漫长和曲折的发展道路，但终于作为一门新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
不仅许多其他学科开始引入或借用人工智能技术，而且人工智能中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布.尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。
十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。
十九世纪二十年代，英国科学家巴.贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。
电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在达特茅斯（Dartmouth）学会上首次提出【1】。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得数学、计算机知识，心理学以及哲学等多学科知识。
人工智能是一门包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。
总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
在整个对于人工智能的研究经历了五个发展阶段，每个阶段由于科技的发展以及人们对人工智能解决问题的重点不同而发展重心各不相同【2】。
第一阶段：二十世纪五十年代人工智能的兴起和冷落。
人工智能概念从首次提出后，虽然相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序、LISP表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译技术发展的滞后等原因，使人工智能在兴起后不久就走入了低谷。
这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识和逻辑发展的重要性。
第二阶段：二十世纪六十年代末到七十年代，专家系统的出现，使人工智能研究出现新高潮。
DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。
并且，在1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三阶段：二十世纪八十年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。
日本作为战后经济和科技复苏与发展最快的国家于1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”。
其目的主要是使逻辑推理达到或超过数值运算的速度。
虽然此计划最终失败，但由于它的开展和研究使全球形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：二十世纪八十年代末到九十年代初，神经智能网络飞速发展。
1987年，在美国召开第一次人工智能神经网络应用国际会议，宣告了“人工智能神经网络应用”这一新学科的诞生。
此后，各国在该领域的投资与研究工作逐渐增加，使人工智能网络应用研究迅速发展起来。
第五阶段：90年代末，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能技术越来越面向实用。
另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已深入到人类社会生活的各个领域。
在著名的ＩＢＭ公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军之后，美国制定了以Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用。
同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。
同时，对于人工智能研究的图像识别与处理，声音识别与处理方面都取得了较好的发展，IBM公司率先在全球推出了ViaV oice声音识别软件，使声音作为重要的信息能直接输入媒体。
之后，国际各大计算机公司也开始将“人工智能“作为其研究内容。
人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。
二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
现阶段人工智能研究的内容主要是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等【3】。
人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用于普通大众生活中去还有很长的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的共同合作。
本人认为未来人工智能的研究方向主要有：人工智能应用、机器学习模型和理论、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
而且在发展人工智能技术的同时必须注意以下几个问题【4】。
1、应使人工智能实体生存的第一目的是为了人类的生存与发展，否则人工智能实体就将威胁到人类的生存。
2、要使人工智能的研究迅速发展必需大量的人力、物力、财力，而在市场经济条件下，发展人工智能如不能带来利润是没有人愿意投资的。
只有让人工智能实体参与生产、研究才能产生利润。
而人工智能实体参与生产研究必然会挤占人的工作岗位（使人工智能实体完全代替人从事生产研究是我们的最终目的），从而加重失业危机，可能给社会带来不稳定因素，不利于社会和人工智能的发展，因而有必要在不影响人工智能发展的前提下根据人工智能、生产力、生产关系、道德、文化的发展状况适当限制人工智能进入某些领域。
在不影响人工智能发展的前提下应禁止人工智能进入那些即使人工智能进入也对人类的生存能力无多大影响的领域，如：文化、体育市场。
3、为了尽可能减轻人工智能的发展对社会稳定及科技发展的负影响，我们应完善社会保障体制，在培养人才时亦应注重创造力的培养。
我个人的看法是：计算机科学和人工智能将是21世纪各学科发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪计算机科学的另一幅面貌。
由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为……由此达到实践的成功。
于是，人工智能将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并进化处理功能【5】。
人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
研究表明:情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。
情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
安放于加州劳伦斯.利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM目前制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。
目前，IBM已经开始着手开发能力更为强大的新超级电脑—“红杉”。
根据IBM研究主任保罗.霍恩称，预计于2010年诞生的“红杉”将取代ASCI White成为世界上运算最快的超级电脑，它的运算能力将相当于100个人拿着计算器同时不停的运算300年。
而且，根据有关报道比利时人工智能研究者Starlab已经成功的制造出一个人工智能猫脑，这个人工猫脑共有7500万个人造神经细胞。
据该研究者提供的资料显示，移植了人工猫脑的小猫不但能够象正常小猫一样行走，而且还能对运动的物体作出反映，能玩球。
所以，在不久的将来，人工智能在生活中的应用是完全可行的。
但同时也将遇到诸多急待解决的难题。
至少在21世纪，人工智能的发展将会重点关注下列论题：（1）如何使机器人具有人的创造性智能以及逻辑判断、分析能力；如何从经验证据中建立用于指导以后行动的纠错的归纳判断？（2）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？人工智能研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，目前对人工智能的研究还局限在它只能选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。