算法 。
現在主流AI深度學習算法都有一個通病，大部分算法都是這個過程，給AI一大堆的素材，讓他采集各種圖片的特征，從而分辨出圖片的內容 。
而采集圖片特征的過程中，原圖片被壓縮，裁剪，去色 。變成信息量很小的素材以后被AI記錄，這種方式的好處是提高AI的學習效率，減小記憶庫的體積 。
但是這種方式有一個弊端，由于素材被壓縮處理，導致AI看到的東西和人類看到的東西完全不一樣 。有時候人類看起來是兩張完全不同的照片，在AI眼里，這兩張完全相同 。或者在人類眼里兩張十分相似的圖片，在AI眼里完全不相同 。
所以有時候人類發現AI識別圖片出錯了，但實際上對于AI來說它的識別是對的，因為他看到的和人類看到的不一樣 。
另外人工智能圖像識別技術，很多算法的人工智能只是看起來像人工智能 。本質還是沒脫離機械運動 。
如上所述:圖片識別的基本概念大都停留在:給AI一個計劃 ， 給他批量素材，讓他機械式的學習，不停的重復學習的過程 。
即使他識別數千億張圖片以后，他的算法還是最初給他設定的 。隨著素材的重復，特征信息的飽和，導致他的學習能力下降，思維呈一種固化狀態 。
從本質上來講這并不算是真正的人工智能 。
如果有一種算法編寫的AI，給AI賦予一種覺醒的能力，在學習過程中能自己領悟到新的學習方式 ， 這樣才能算是真正意義上的AI 。
如果這種算法真的實現了 ， 那么很有可能人類某一天會完全不理解AI為什么會這么計算 ， 他的目的是什么 。這便是AI的自由意志 。
我說的可能有些科幻 。
AI不是簡單的機械活動，也不是大量數據的填充，更不是編寫劇本 。他應該從零開始，零之前的東西需要人類去編寫 ， 這部分是AI的靈魂 。零之后的東西需要AI自己去創造人工智能圖像識別技術，這是AI的智慧 。
如果人類不走出這個誤區，永遠不能做出真正的人工智能 。
【人工智能圖像識別的瓶頸是什么？】本文到此結束，希望對大家有所幫助 。

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