什么是人工智能为什么大家都在谈人工智能
1,人工智能大热的一个前提是,过去 20 年互联网的高速发展,产生了大量需要被人工智能处理和加工提炼的数据。 也就是说,数据处理的需求一定程度上催生了人工智能的迅猛发展。
2,全世界每天产生的数据可能是过去几个世纪之和。20 年前,我们还用磁盘这类东西来储存数据,现在我们每个人的手机产生和传输的数据量都以 G 为单位计算。是否拥有大量数据,并不断抢占数据的高地,已经成为衡量一家人工智能公司的核心。
3,那么,这么大量的数据从哪里来呢?
1)一方面,原来在线下已经结构化并且大量存在的数据,由于特定的原因或者历史进程而被大量数字化。也就是说,原来没有上网的数据现在上网了。这能部分解释为什么 SaaS、大数据和人工智能容易产生交叠。
2)大量数据的另一个来源是,过去 20 年里,原来没有被联网的传感器系统被联网,制造了大量的数据,并且上网流通。几个最简单的小例子可以解释这些新的数据来源。
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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