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一、引言现如今，科技的发展已经进入了一个全新的阶段，人工智能开始逐渐渗透到我们的日常生活中。
那么，人工智能的发展可行吗？本报告将从技术、市场、社会等多个角度对人工智能的可行性进行深入分析。
二、技术可行性1. 硬件基础人工智能需要强大的计算能力支持，而如今的硬件技术已经足够成熟，能够提供充足的计算资源，满足人工智能的运行需求。
2. 数据积累人工智能算法的训练需要大量的数据支持，而如今互联网的普及和大数据技术的发展为人工智能提供了充足的数据资源，能够满足算法的训练需求。
3. 算法进步随着机器学习等技术的不断进步，人工智能的算法越来越成熟，能够在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得不俗的成绩，进一步证明了人工智能的技术可行性。
三、市场可行性1. 应用领域广泛人工智能能够应用于医疗、金融、交通、教育等多个领域，能够提高工作效率，降低成本，为社会创造更多的价值，因此具有巨大的市场潜力。
2. 技术需求增长随着技术的发展和市场的需求，对人工智能技术的需求也越来越大。
根据市场调研数据显示，人工智能市场规模将持续扩大，年复合增长率达到20%以上。
3. 产业生态形成人工智能的发展已经形成了一个庞大的产业生态系统，涵盖了硬件设备、算法研发、应用服务等多个环节。
这种完整的产业链有助于推动人工智能市场的进一步发展。
四、社会可行性1. 智能化生活人工智能的应用为我们的生活带来了诸多便利，例如智能家居、智能医疗等，提高了我们的生活品质，受到了广大用户的欢迎。
2. 就业机会增加人工智能的发展将带来更多的就业机会，不仅需要专业技术人才从事算法研发、系统集成等工作，还需要大量的人力从事数据标注、设备维护等岗位。
3. 面临挑战与风险人工智能的发展也带来了一些社会问题和风险，例如隐私安全、数据滥用等方面。
因此，社会对人工智能的可行性也需要更加深入的思考和审慎的管理。
五、结论综合以上分析，可以得出人工智能的可行性是肯定的。
人工智能可行性
人工智能可行性近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展势头迅猛。
在各个领域中，人工智能的应用不断涌现，其对我们的生活、工作和社会产生了巨大的影响。
然而，一些人对人工智能的可行性持怀疑态度，认为其仍存在许多问题和挑战。
本文将从几个关键方面探讨人工智能的可行性，旨在明确其前景和潜力。
一、技术层面的可行性人工智能技术的发展已经取得了显著成果，深度学习、机器学习等算法的不断突破为人工智能的可行性提供了坚实基础。
人工智能在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域已经取得了巨大的突破，超越了人类的认知能力。
例如，人脸识别技术的进步已经应用于安防领域，大大提高了安全性和便利性。
这些成功案例表明，人工智能在技术层面上是可行的。
二、数据与资源的支持人工智能的可行性与数据和资源的支持密不可分。
人工智能需要大量高质量的数据进行训练和学习，而现在互联网时代的数据爆炸使得数据的获取变得更加便捷。
同时，云计算、大数据等技术的兴起为人工智能提供了强有力的计算和存储平台，使得人工智能的发展变得更加可行和高效。
三、商业潜力与市场需求随着人工智能技术的不断发展，其在商业领域的潜力日益凸显。
人工智能可以帮助企业提高效率、降低成本，具有广泛的应用前景。
例如，人工智能驱动的智能客服可以提供24小时不间断的服务，为企业节省人力资源。
此外，人工智能还可以通过数据分析和预测，帮助企业做出更明智的决策。
随着市场对人工智能的需求不断增长，相信其商业潜力将进一步释放，从而促进人工智能的可行性。
四、伦理与法律问题人工智能的可行性不仅仅是技术层面的问题，也涉及到伦理和法律等方面的考虑。
随着人工智能技术的发展，人们越来越关注相关的伦理问题，比如人工智能是否会取代人类的工作岗位，是否会对人类社会产生负面影响等。
同时，人工智能的应用还涉及到数据隐私、安全等法律问题，需要进行规范和监管。
解决这些问题将促进人工智能可行性的进一步发展。
论人工智能的可行性
论人工智能的可行性
人工智能是一种新兴的技术，它的目标是创造出具有智能的机器。
在过去的几十年里，人工智能技术得到了相当大的发展，已经应用到了各个方面。
但是，人工智能技术是否真
的可行，这是一个需要探讨的问题。
首先，人工智能技术的可行性在很大程度上取决于目标。
如果目标是创建一个“真正的”智能机器，那么这个目标可能是无法实现的。
人工智能的设定在很大程度上是“模仿”人类的智能过程，但是人类的智能并非是唯一的，也不是完美的。
因此，人工智能技术可
能无法达到人类的智能水平。
其次，人工智能技术的可行性也与计算机的处理能力有关。
人工智能需要大量的数据
存储和处理，以及高质量的算法和代码。
当大量的数据和算法储存到计算机中时，很容易
出现计算量超出了计算机本身处理能力的情况，导致人工智能技术无法实现。
另外，人工智能技术的可行性也与人类对它的接受程度有关。
虽然人工智能似乎是一
种完美的技术，但在实际应用中，人工智能面临的一些问题也是人类难以接受的。
例如，
一个仍然无法解决的问题是人工智能的决策是否可靠，是否可以保证其行为不会对人造成
伤害。
由此可见，人工智能技术的可行性还需要面对很多的挑战和问题。
但是，这并不是说
人工智能技术没有可行性。
随着计算机技术和人工智能算法的不断发展，人工智能的实现
价值和应用前景还是很大的。
总而言之，人工智能技术的可行性是一个值得探讨的问题。
虽然它还需要面对很多挑
战和问题，但我们相信随着科技的不断发展，人工智能技术终将取得更大成果。
人工智能行业可行性分析
人工智能行业可行性分析引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿技术，近年来在多个领域呈现出迅猛发展的势头。
本文将对人工智能行业的可行性进行分析，重点探讨市场需求、技术发展、政策支持等方面的因素，以判断该行业的前景及其商业可行性。
1. 市场需求在信息技术高速发展的背景下，人工智能应用领域不断扩大。
人工智能在医疗保健、金融服务、交通运输、智能制造等行业中，能够提供高效、智能的解决方案，满足企业和个人的多样化需求。
市场的需求是人工智能行业可行性的重要基础。
2. 技术发展人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方面，这些技术的不断成熟和进步，加速了人工智能行业的发展。
例如，机器学习算法的优化和硬件设备的提升，使得人工智能的计算能力不断增强。
技术的发展为人工智能行业提供了坚实的支撑。
3. 政策支持政府对人工智能行业给予了高度重视，并出台了一系列的政策支持措施。
政府在财税政策、人才培养、科研经费等方面提供了有力支持，为人工智能行业的发展搭建了良好的环境。
政策的支持为人工智能行业的可行性提供了保障。
4. 市场竞争人工智能行业市场竞争激烈，已有多家公司涉足其中并取得了一定成绩。
大型互联网企业和科技巨头投入大量资源进行研发和创新，推动了产品的不断升级。
市场竞争的激烈程度也是人工智能行业可行性的一个考量因素。
5. 潜在风险人工智能行业虽然有广阔的发展前景，但也存在一些潜在风险。
例如数据隐私和安全问题引发的信任危机、人工智能技术应用的伦理道德问题等。
应充分考虑这些风险，并制定相应的法规和准则，加强监管，以确保人工智能行业的可行性和可持续发展。
结论综合以上分析可得，人工智能行业具备较高的可行性。
市场需求的增加、技术的不断进步、政策的积极支持以及市场竞争的激烈程度，为该行业的商业可行性提供了保障。
同时，我们也应认识到风险存在的必要性，通过加强监管和制定规则来规范行业的健康发展。
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。
人工智能技术可行性分析
人工智能技术可行性分析随着科技的不断发展和进步，人工智能技术逐渐走入了我们的日常生活。
它已经在许多领域展现出了巨大的潜力，比如医疗、金融、交通、教育等。
在这篇文章中，我将对人工智能技术的可行性进行分析，并探讨它在不同领域的应用前景。
一、医疗领域人工智能在医疗领域的应用前景广阔。
首先，通过对大量的医疗数据进行分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
其次，人工智能可以根据患者的病情，制定出更科学、个性化的治疗方案。
此外，人工智能技术还可以用于智能健康监测，通过对身体数据的实时分析，提前发现潜在的健康问题，帮助人们更好地管理自己的健康。
二、金融领域人工智能在金融领域的应用也是不可忽视的。
首先，人工智能可以通过对市场数据的分析，预测股市的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
其次，人工智能技术可以用于风险评估和欺诈检测，帮助金融机构更好地管理风险，保护客户的资产安全。
另外，人工智能还可以通过自动化的方式进行客户服务，提高金融机构的运营效率。
三、交通领域人工智能技术在交通领域的应用可以提升交通系统的效率和安全性。
首先，人工智能可以通过对交通数据的分析和预测，提供实时的交通信息，帮助人们选择最佳的出行路线。
其次，人工智能还可以用于交通信号灯的优化，减少交通堵塞和拥堵问题。
此外，人工智能技术还可以用于自动驾驶技术的发展，提高驾驶的安全性和便利性。
四、教育领域人工智能在教育领域的应用潜力也是巨大的。
首先，人工智能可以通过对学生学习行为的分析，提供个性化的学习建议和辅导。
其次，人工智能还可以用于虚拟实验室的建设，让学生通过虚拟实验获得更多的实践经验。
此外，人工智能技术还可以用于智能教辅系统的开发，提供全面的学习资源和辅助学习的工具。
综上所述，人工智能技术在各个领域都显示出了极大的可行性和潜力。
然而，我们也应该认识到人工智能技术的发展还面临一些挑战，比如数据隐私和安全性问题等。
因此，在推广和应用人工智能技术时，我们需要平衡好利与弊，注重技术的伦理和安全问题。
人工智能可行性报告
人工智能可行性报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已成为备受瞩目的焦点。
从智能家居到医疗诊断，从金融交易到交通运输，AI 的应用领域不断拓展，对我们的生活和社会产生了深远的影响。
然而，在广泛推广和应用 AI 之前，我们有必要对其可行性进行深入的探讨和分析。
一、人工智能的定义与发展历程人工智能，简单来说，是指机器模拟人类智能的技术。
它旨在让计算机能够像人类一样学习、思考和解决问题。
AI 的发展可以追溯到上世纪 50 年代，经过多年的起伏，如今已取得了显著的成果。
早期的 AI 研究主要集中在基于规则的系统和符号推理，随着计算能力的提升和数据的大量积累，机器学习和深度学习技术逐渐成为主流。
二、人工智能的技术原理机器学习是 AI 的核心技术之一，它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
监督学习通过给机器提供带有标签的训练数据，让其学习预测未知数据的标签；无监督学习则是让机器在没有标签的数据中发现模式和结构；强化学习则通过让机器在与环境的交互中不断优化策略以获得最大奖励。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，具有多层结构，能够自动从数据中提取特征和模式。
例如，卷积神经网络在图像识别和处理方面表现出色，循环神经网络则在自然语言处理等序列数据处理任务中发挥重要作用。
三、人工智能的应用领域（一）医疗保健AI 在医疗领域的应用潜力巨大。
它可以帮助医生进行疾病诊断，通过分析医学影像、病历数据等提供准确的诊断结果。
此外，AI 还可以用于药物研发、医疗机器人手术等方面，提高医疗效率和质量。
（二）金融服务在金融领域，AI 可用于风险评估、欺诈检测、投资决策等。
通过对大量的金融数据进行分析，AI 能够预测市场趋势，帮助投资者做出更明智的决策。
（三）交通运输自动驾驶是 AI 在交通运输领域的重要应用。
通过传感器和算法，车辆能够感知周围环境，做出驾驶决策，提高交通安全和效率。
（四）教育AI 可以为学生提供个性化的学习方案，根据学生的学习情况和特点，定制教学内容和进度。
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。
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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ViaVoice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。