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人工智能的未来将如何发展?

简而言之：可能是开发商在努力设计人工智能，但是要成功采用，需要从消费者的行为和理解中学到很多东西。

值得注意的是，很多人仍然不了解人工智能，也不知道人工智能无处不在。其实消费者每天都在与人工智能交互，他们没有意识到预订交通工具、选择电视剧或手机技术都在采用人工智能技术。这是需要改变的现状。

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简而言之：可能是开发商在努力设计人工智能，但是要成功采用，需要从消费者的行为和理解中学到很多东西。

值得注意的是，很多人仍然不了解人工智能，也不知道人工智能无处不在。其实消费者每天都在与人工智能交互，他们没有意识到预订交通工具、选择电视剧或手机技术都在采用人工智能技术。这是需要改变的现状。

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根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路致死率。使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。

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深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人工干预的情况下更准确地对对象进行分类。

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借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

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自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。尽管这是任何技术都无法完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且，降雪后的一段时间内，招牌可能仅部分可见。

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借助深度学习，检测对象的准确性确实会提高，但要付出大量数据的代价。基于数据表示的深度学习功能。数据在神经网络的不同层上表示，然后根据数据模式导出输出。

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云原生的发展使Serverless也得到了发展，FAAS是Serverless的一种典型实现，能够以非常小的成本搭建小程序。另外，低代码和无代码现在也非常流行。

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使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

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异构
如果多个DB间是同构的，那么可能存在一些情况使得中心化的内容同时挂掉；但如果DB是异构的，比如使用的数据库版本不同，那么这些数据库同时挂掉的情况则非常少。