人工智能时代真的来临了吗

　　人工智能时代真的来临了吗

　　人工智能已经进入了下半场。上下半场的分界线可以说是2024年6月7日这一天。那日一组所谓的专家在网上和一个名叫“牛津”的人对话，5分钟后1/3的人认为这个“牛津”就是一个13岁的小孩，但实际上它却是一台由三个俄国的科学家所做的人工智能计算机，这标志着机器的智能已经胜过了人的智能。而那一天也是图灵先生逝世的60周年。

　　人工智能进入下半场，这也说明人工智能发展将提速。人工智能有三大推动力，数据、网络、计算能力，它们各自在以指数的形式发展。比如数据，历史上90%的数据是在过去两年产生的。而手机的连接、物联网的连接，在今后的6年将等于以前60年的总数。

　　现在也是人工科学家创业最好的时代。不仅仅是BAT互联网巨头，美团、滴滴、face++、今日头条、快手等公司都在使用人工智能技术。李开复表示，人工智能时代来了，最核心的、最需要的是AI科学家，因为今天AI技术还没有进入主流，AI平台还没有产生，因此AI应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把AI应用起来的科学家能够创业。

　　AI扩张的三个阶段

　　AI最大突破是七年前深度学习。深度学习可以理解为是一个超级EXCEL表，通过对放入的大量数据研究分析，再放入一个数据时，就能够做出预测、判断或者分类。所以未来的AI肯定是更加懂你的——比如你今天晚上想吃什么，比你更知道;你想去哪里度假，比你更知道;甚至未婚的你可能喜欢什么样的配偶，也比你更知道。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的AI。AI在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。

　　人工智能时代来了 我们准备好去迎接了吗

　　AI扩张一定会经过下面三个阶段。第一个阶段，把已有的大数据用起来 ，BAT在用，今日头条、快手、滴滴、美团也都在用，另外金融、医疗领域也在使用。第二个阶段是把没有的数据收集起来、上传起来 ，用各种摄像头把人脸收集起来，收集了500亿张人脸，可以随时识别300万张人脸，这已不是一个人类的功能，而是超人类的功能。第三是无人驾驶的机器人时代的来临 ，从工业走向商业走向家庭机器人，从2到3、4，走向全方位的无人驾驶。这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。

　　人工智能可以做些什么?

　　那么AI具体能够做些什么呢。在GMIC大会上，多位专家学者从不同方面进行了阐述。

　　首先，AI可以改善我们生活质量 。卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell表示，人工智能可以减少城市当中的污染，减少城市当中的拥堵现象，帮助我们实现不同语言之间的沟通，还有在医学上实现更精确的诊断。

　　AI还能推进教育的发展 ，通过AI让整个在线教学过程更加个性化。Tom Mitchell表示，比如设计一个考题给学生，让学生对一个ABCDE进行排序，不同的选项进行排序，学生可能就会给出正确的或者是错误的答案，然后教师根据学生答错的情况进行分析，再进行教学，这是一种传统的教学。但是出现新的机器学习和人工智能工具后，一个机器就可以收集高达十万名学生的答卷，教师就可以去分析这些答卷当中学生出错的规律，而过去一位老师可能穷其一生也不可能接触多达十万名学生。实现大规模的数据收集，这就是AI的潜力所在。

　　以大数据为基础的人工智能也将为农业带来变革 。比如通过优化种子播种、灌溉、杀虫和收割提高产量和质量;通过蔬菜水果智能的整理分工来降低人工，以及计算机视觉和语音应用在农作物对家禽病虫的预警。

　　推动机器人的使用 。未来人类只需要两种机器人，一种机器人是做人类做不了的事，另一类是人类不愿意做的事。比如冒着生命危险做救火救灾甚至上战场的事情，以及一些简单重复的劳动工作，这样人类从中解放出来做更多更高级的事情。

　　人工智能专业前景如何?

　　极其好。如果说计算机专业是上个时代的老大，那么人工智能专业就是下个时代的龙头。因为：

　　1. 大数据、芯片计算能力、5G网络的发展使得AI人工智能得以高速发展。目前在自动驾驶、智能家居、工业制造等很多领域，人工智能都在快速突破。例如预计5-10年后，美国有50%的车辆将是无人驾驶。

　　2. 真正的人工智能公司发展潜力很大， 人才更容易脱颖而出。如人工智能芯片公司“深鉴科技”，由四名清华高手仅仅创立2年后被收购，收购价3-4亿美元。当然，该专业的工资也很高，真正的人工智能岗位年薪百万比较容易。

　　人工智能专业的要求高么?

　　很高。该专业的前景有多好，对应的专业要求就有多高。 人工智能是计算机+数学建模的结合，该专业要求有极其好的数学逻辑能力，能把该专业真正学明白的估计没多少人。 例如给你1万张手机自拍人脸照片，让你通过编程，建立一个数学模型识别出照片中哪些人脸是高兴的表情。你需要把照片转化为计算机可处理数据，例如不同格式不同尺寸的图片如何统一处理;你需要搭建模型来判断数据有什么规律是表示高兴，例如计算嘴角的弧度、眉头的皱纹等等，同时要考虑不同年龄不同人种的脸部特点;模型要经过大量训练来优化，这会需要大量的计算机处理能力(例如几十台服务器)，需要设计优秀的程序来保证训练过程尽量减少计算机的消耗以及减少计算时间(如并行计算)。

　　因此，基本是绝对的数学学霸可以真正搞定该专业。

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