四、 人造智能的挑战与以后展望

尽管人造智能已取得显著进步，但仍面临诸许多挑战。如数据隐私与平安、机器学透明度与可说明白性，以及人造智能对有工作买卖场的关系到等问题。

在应用层面人造智能已一点点走向实际应用。比方说谷歌自动驾驶汽车已进行巨大规模测试，深厚度学在搜索排名和广告推荐等领域已得到广泛应用。

看病保健：人造智能可协助医生诊断生病、预测病情和制定治病方案。

金融行业：人造智能可协助银行和保险公司审核和处理一巨大堆数据，少许些凶险和查错。

教书：人造智能可帮教师个性化教学，提升学生学体验。

手艺进步与数据爆炸式增加远推动人造智能迎来全新鲜进步时代。人造智能与老一套计算机系统的最巨大不一样在于，它可自主学和改进。这种“自主”是指人造智能通过不断与周围交互，自习惯改变自身行为。人造智能的这种学方式被称为“机器学”，通过学一巨大堆数据和经验，机器可一点点搞优良准确性和效率。

人造智能指的是模拟人类智力和行为的计算机系统。它模拟和实现了包括天然语言处理、计算机视觉、机器学、知识表示和推理等领域的人类认知能力。

人造智能在诸许多领域都有广泛应用， 比方说：

作为一名SEOer，百度下拉框内容是根据某个词的最有力搜索量关联度最高大的组长大远尾关键词，所以呢，百度下拉框是我们可利用的材料。

行路运输：人造智能可搞优良行路流量控制和道路平安性，如智能行路灯和自动驾驶汽车。

尽管挑战沉沉，但人造智能的进步不会打住。以后人造智能将在更许多领域得到应用，如智能家居、智能电子商务等。更许多沉巨大突破和创新鲜将被实现，为人类世间带来更许多机遇和挑战。

在算法方面深厚度学和有力化学等新鲜算法取得沉巨大突破，巨大幅提升人造智能准确度和鲁棒性。

在结实件方面人造智能进步得到GPU、TPU等专用结实件设备的支持。这些个设备可足够利用分布式计算和并行计算优势，搞优良计算和训练速度。

AI进步之路， 亿欧整理了2017人造智能十巨大关键词：芯片、智能音箱、看病影像、安防、语音交互、融资/收购、人才流动、政策、智能做、场景创新鲜。

人造智能有两个基本上分支：有力人造智能和没劲人造智能。有力人造智能指能像人类一样思考、 学和发明的智能系统；没劲人造智能则是专门用于施行特定任务的系统，如图像识别和语音识别。

其实挖掘长远尾关键词的方法非常许多， 有工具挖掘，也能从百度下拉框中挖掘，还有从百度晓得、比对手等地方挖掘，但是这些个方法都不适合我们做长远尾关键词优化，所以还是给出一些接地气的方法，为啥这么说呢，比如你的主词是SEO，你要做的长远尾词是SEO是啥意思，利用工具挖掘出来。

在种地领域，通过监测土壤、作物和天气等信息，人造智能可搞优良种地生产效率和质量。