AI技术可不可以获得整体上的胜利
首先，ai技术的发展确实能够在一定程度上辅助科研人员的创新活动，但是要想让人类整体的科技水平获得突破，并不是一件容易的事情，这涉及到基础学科能否取得突破，同时对于科研环境也有相应的要求。
从目前ai的技术体系结构来看，ai产品要想具有创新能力还需要很长一段路要走，虽然通过机器学习（深度学习），智能体能够发现一些新的解决问题的方法，但是这些方法本身也具有一定的局限性，这个局限性就是由于人类自身的认知能力范围不足所导致的，所以要想让智能体具备较强的创新能力，首先需要人类的认知能力水平不断取得突破。
要想突破认知能力的边界，基础学科会起到非常重要的作用，比如数学和物理对于科研的影响就非常大，对于整体科技水平的影响也非常大。以ai技术为例，目前ai的技术体系有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理等，这些研究方向说到底都是以算法为核心的，所以ai技术的发展对于数学的依赖程度非常高，也可以说，未来数学的发展对于ai的发展会起到非常关键的作用。
除了数学之外，ai的技术创新对于数据和算力也有非常高的要求，算力越强、数据量越大则ai的研发环境也就会越好，这也是为什么科技领域对于算力提升有非常执着地追求。随着云计算的发展，很多中小创业者也能够方便获得较强的算力，这也为人工智能领域的创新奠定了基础。
最后，ai技术目前依然处在发展的初期，还有大量的研究课题有待突破，所以目前ai领域的人才需求也比较旺盛。
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