二、人工智能面临的挑战

当前，人工智能的研发成果仍然属于弱人工智能而非强人工智能。所谓强人工智能，就是通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），其具备类似人类的学习、认知和推理等方面的能力，拥有自我意识和思想，能够独立决策。弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）则只能完成特定的、有限的任务，如完成图像识别、语音识别和机器翻译等任务。弱人工智能并不具备真正意义上的思考能力，本质上还是人类的操作工具。

人工智能面临着如下诸多挑战。

1.未来，人工智能需要更加注重图像识别的效果与体验。

2.在会场等嘈杂的环境中，噪声对语音识别的质量仍有影响。因此，长尾识别技术有待优化。

3.智能机器人对语意的理解能力仍欠缺，无法识别和认知不规范的口语；机器人的知识库也需要持续更新和丰富。

4.用户画像如何打通人力资源数据与业务运营数据之间的关联仍是难题，管理风险预警、组织效能、组织仿真等越来越值得探索。

5.基于机器学习的预测算法，训练数据的数量不够多、质量也不够高，训练样本不具备代表性、无关特征较多，训练数据过拟合/欠拟合等都是影响因素。

6.决策系统面临两个挑战。第一个是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学习下象棋，就不能直接将其迁移到下围棋上；第二个是需要利用大量数据进行有效的模拟和训练。因此，人力资源领域的决策系统智能化水平有限，现阶段仍然需要依靠人的智慧。