现阶段人工智能实践中的挑战主要体现在哪几个方面？

1、 首先是对准确率的要求。对准确率要求高的场景对人工智能的挑战更大，就比如钢铁厂的例子，钢材的评级会直接影响钢材的价格，如果使用人工智能来识别钢材就要保证很高的准确性。 反之对于网店客服的场景，在人工客服应接不暇的时候使用智能客服，可以极大的缓解客户打客服电话打不进的问题，这时对回答问题的准确性就不做过高的要求了。 同理在现阶段疫情流调的场景下，先通过人工智能进行第一轮的筛选，就会很大程度节约人力成本。 2、 第二是鲁棒性。人工智能的鲁棒性较弱，很多在测试阶段表现良好的数据，在实际场景应用 中由于加入了一些随机噪音而变得很不稳定。 3、 第三是样本量。程璟认为在规模性的场景，数据量积累比较多的场景，人工智能的实践效果 会比较好。比如在偏互联网的场景里面，数据积累成本低、数量大，可供学习的样本量就相对更多，人工智能的应用效果也会更突出。 反之对于一些政企场景，由于数据量少而复杂，对人工智能应用的挑战就会更大。

答复内容摘自《思维的边界 认知智能》，这本电子书收录开发者藏经阁 下载连接：https:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8227