弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，获取相当丰硕的理论上和实质上的成果，如2009年康乃尔大学教授HodLipson和其博士研究生MichaelSchmidt研发出的Eureqa计算机程序，只要给予一些数据，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式，等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式，这计算机程序也能用来研究许多其他领域的科学问题上。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。VPU人工智能计算机视觉
80年代符号人工智能停滞不前，许多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。许多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。浙江VPU人工智能解决方案近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。
目前，国内AI医疗产业的争夺聚焦于落地环节。从市场上活跃的医疗人工智能企业看，产品主要布局在医学影像、病历/文献分析、健康管理、医院管理、虚拟助手等领域。从企业产品研究方向来看，肺结节筛查、糖网筛查是两大热门方向，集结的医疗人工智能企业数量共计有33家，占比约30.6%;但同时也有相当多的企业将目光投向了心血管类疾病方面，企业数量超过了10家，由此可以看出国内医疗热工智能企业产品呈现出分散趋势。从各类医疗人工智能产品具体的布局企业来看，两大热门产品医学影像和疾病风险预测聚集的企业较多，根据统计，目前有43家企业提供医学影像服务，主要有阿里云、翼展科技、昕健医疗等;有45家企业提供疾病风险预测服务，这些企业有图玛深维、贝瑞健康、博奥生物等。
医疗人工智能产业上游主要是为行业提供基础技术支持的行业，如医疗数据挖掘、算法等，典型企业有碳云智能、连心医疗、大数医达。下游主要为医疗人工智能技术的应用层，主要的应用场景有医学影像、虚拟助手、药物研发、健康管理、疾病风险预测、病历/文献分析，表示企业包括科大讯飞、华大基因、图玛深维、博奥生物等。而在医疗人工智能技术行业，我国涌现出了一大批企业，这些企业开发出了针对医疗行业应用的各种医疗人工智能产品，如智能影像辅助诊疗系统、导诊机器人、语音电子病历等。在下游需求方面，中国医疗行业长期存在优良医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率教改，医疗费用成本过高，医生资源供需缺口大等问题。而在中国医疗改变逐步推进，分级诊疗逐步落地的过程中，这种问题更加突出。在此背景下，人工智能将在各种场景的共同作用下，提高医疗服务水平，改善现有现状。根据统计，我国医院部署人工智能应用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的医院并未尝试接入人工智能技术。保健行业：几乎不可能想象没有人工智能的医疗行业。
建立对新技术的信任：第二个障碍是技术本身，它较初对许多人来说是难以理解的。在这里，重要的是消除人们普遍担心的问题，即由AI控制的机器人会在晚上突然突然爆发自己的意志。有人声称，人工智能系统如何做出决定是不可预测和不可理解的。那不是真的神经网络是乘法和加法的序列。它们是确定性的，其工作原理可以与学校的数学联系起来，但是它们确实有许多参数。因此，您无法一目了然地告诉他们他们是如何做出决定的。也有人呼吁AI使其决策路径易于理解，较好是遵循if-then-else模式的可理解规则。如果可能的话，将不需要复杂的模型，因为常规编程就足够了。但是，人工智能是对问题的答案，在这些问题中，如果易于解释的其他规则则不存在任何解决方案。在这些系统中建立信任所需要的是可测试的，可靠的系统，可以通过使用该系统并了解AI在给定用例中的响应方式来进行探索。当这项测试快速而轻松地进行时，发现的结果以及由AI驱动的机器人将受到信任。人工智能的趋势与展望：从“人工+智能”向自主智能系统发展。广东GPU人工智能视频分析
人工智能的应用领域：问题求解。VPU人工智能计算机视觉
未来三年内，人工智能将深刻地改变人类活动方式，推动人工智能和全球价值链进一步整合，引发新一轮产业变革，终成为推动城市发展和经济高质量发展的新引擎。对于科技创新与产业变革而言，重视创新并落地应用，缺一不可。当前人工智能的落地应用，体现在物联网技术、云计算与大数据、人工智能在安防、健康医疗和老龄化社会等诸多领域的应用等方面。近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。德勤数据显示，今年至2021年，中国人工智能产业规模将突破1000亿元。这在一定程度上反映出，在全球科技创新与产业变革潮流的率领下，中国人工智能产业在全球的高速增长期已经到来。以创新驱动力进行产业发展，推动科技创新和产业变革，是当前人工智能落地应用必备的条件之一。VPU人工智能计算机视觉
