分割图像语义前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上 ， 但是对于一般手机而言 ， 大量的图像计算会消耗大量的内存 ， 所以最后一个测试 ， 也是对手机内存大小的测试 。内存大小同样会限制识别图像大小说了那么多 ， 我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何 。我们将AI Benchmark官方的跑分天梯图奉上 ， 大家也可以自己下载这个软件（搜索AI Benchmark即可） ， 测测自己手机的AI性能究竟如何 。
AI跑分排行榜需要说明的是 ， 目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器 。既然平台不同 ， 性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常 。同时这个跑分软件也有很大的局限性 ， 比如尚未支持iOS系统等问题 ， 不过相信未来还会有更全面的AI评分标准 。毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平 ， 未来的路还很长 ， 手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也 。
AI技术到底是什么？它是怎样影响我们的生活的？
截止目前为止 ， 共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景 ， 我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能（“AI”） ， 可能读起来未必朗朗上口 ， 但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的 ， 被人们称为世界三大尖端科技之一（其他的两个是纳米技术与基因工程） 。
AI作为计算机学科的一个重要分支 ， 是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科 。对于AI大的定义 ， 至今并没有形成一个统一的定义 ， 尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科 ， 及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科 。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作 ， 从这两个定义大致的可以看出 ， AI是研究人类活动的规律 ， 使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动 。
AI大致经历了五个阶段：黄金时期（20 世纪50 年代至70 年代）、第一次低谷（20 世纪70、80 年代）、大繁荣时期（1982 年至1987 年）、寒冬阶段（1990年至2000年）、春天时代（21世纪初至今） ， 其发展举世瞩目 ， 2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后 ， AI一夜蹿红 ， 它现在已然成为这个时代的新宠儿 。
我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》 ， 人工智能从研究层面上升到了国家战略高度 。人工智能的应用机器翻译近几年 ， 随着采用深度学习和神经网络的方法 ， 使机器翻译的技术有了很大进步 。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型 ， 它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆” ， 从而解决了句子向量化的难题 ， 也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度 。
然而 ， 无论采用哪种方法 ， 不可否认的是 ， 目前机器翻译的最大困难在于译文的质量 ， 机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远 ， 不能相提并论 。早在20多年前 ， 国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的 。也可以说 ， 机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题 。在提高机译质量的困难面前 ， 只靠机器本身根本无法做到 ， 这有待未来科学技术的发展 ， 尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破 。
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