人工智能顶刊（人工智能顶刊有多难）
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什么是人工智能的“瓶颈”,它如何影响技术进步?
人工智能的“瓶颈”主要有以下几个方面： 数据不充分：人工智能需要大量数据来进行学习和训练，但是在某些领域，数据不足或者数据不够好，这就使得人工智能的准确性和效率大大降低。
人工智能的发展瓶颈涉及多个方面，以下是一些主要的瓶颈因素： 数据质量和数量：人工智能算法的训练需要大量的高质量数据，但获取和清洗大规模、高质量的数据是一项巨大的挑战。
协作瓶颈：AI需要与人类和其他智能体进行有效的沟通和协作，但目前还存在语言理解、情感表达、共同意图等多方面都需要同时有突破性进展。
依赖人类设计和监督：AI系统的设计和训练仍然需要人类的参与，人类对AI的监督和控制是确保其安全性和可靠性的重要手段。尽管AI在某些领域表现出色，但目前的AI技术还无法完全取代人工。
DeepMind:野心可以“燎原”
AlphaFold“火出圈”以来，国内也出现了同类模仿性成果。有一个国内的模仿成果的报道公开后，投资人疯狂找上门。对于DeepMind（下称“DM”）来说，AlphaFold也成为继AlphaGo之后的又一现象级AI成果。
通常认为，人工智能的基本目标是使机器具有以前只有人类或其他智能生物才具有的认知、感知和决策能力。
人工智能期刊排名
TPAMI是目前计算机类别中影响因子最高（影响因子1730）的期刊之一，主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。
期刊级别： CSCD核心期刊 北大核心期刊 统计源期刊 药物生物技术 包括生物工程、蛋白质工程、生物信息学、基因治疗学以及生物成份的分离纯化和分析、新生物药物的开发和药理、药效及临床研究。
本刊创刊以来，得到较大发展，已成为模式识别、人工智能学术界有较大影响的刊物。自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。