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人工智能是创业的风口?还是趋势?要不要转型

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    这两年,人工智能的热度太高了,全世界都在讨论 AI 的发展,所有同学都在学习机器学习和深度学习,每个行业尝试与 AI 技术结合。那么,AI 会是几年后不再热门的风口还是会继续稳定发展? 事实上,人工智能在历史上已经经历过的几次风口,但之前的几次风口在不久之后,就又陷入了长期对人工智能悲观的阶段。

    理论与实验的发展

    “人工智能” 一词诞生于 1956 年的达特茅斯会议。此后60多年,学术界形成了两种研究范式:神经网络与联结主义。神经网络研究范式下,以计算机科学为理论基础,研究者尝试通过计算机编写程序的方式,让计算机模仿人类的智能行为。从今天人工智能的研究进展来看,神经网络的研究范式占据主流。联结主义研究范式下,以神经生物学为理论基础,研究者重点研究人类大脑皮层的工作原理,以大脑的生物学细节作为约束和指导,同时将“智能”视作一个计算性质的问题,创建“记忆—预测框架”。尝试通过对大脑皮层工作原理的剖析来创造类脑机器,联结注意的研究推进十分缓慢。

    2006年,多伦多大学教授 Geoffrey Hinton 与几位学者联合发表论文中,首次介绍了“深度学习”算法。该算法能够解决深层结构的优化难题,以卷积神经网络为代表。2012年,深度学习在图像识别、语音识别领域的应用,大大提升识别率,深度学习的威力开始展现。

    商业发展

    随着人工智能在实验室和理论上的发展,2012 年后,美国逐渐涌现出一批以深度学习为技术能力的创业公司。人工智能开始走出实验室,进入科研转化阶段。2014 年前后,中国的人工智能创业开始逐步兴起,2014 - 2017 年间,国内人工智能的创业和投融资市场变得越来越活跃。

    国家层面

    2017 年的两会上,“人工智能”首次被写入中国政府工作报告,成为国家战略。2017 年 7 月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,其中提出到 2030 年,使中国成为世界主要人工智能创新中心。

    平稳发展和人才门槛提升

    由此可以看到,中国从 2014 年开始,人工智能逐步热门起来,无论从商业产品的落地还是国家战略部署方面,我们都可以发现,人工智能将会长期发展并影响到越来越多的行业。然而,或许后续的发展将不会再像 2014 年到 2018 年这样呈现爆发式的人才需求的情形了。事实上,各个互联网公司的基础 AI 平台以及相关的产品线基本已经初步铺设完毕,后续将会是是谋求发展和盈利的阶段,那么,在这个阶段中,人才需求的门槛将会逐步提升。

    行业布局

    人工智能主要的三方面需求:计算力 + 算法 + 数据。传统互联网领域有着先天的行业优势以及对大数据的高度敏感,互联网行业的 AI 布局基本完成。而其他行业如:医疗健康、金融、教育、安防、智能家居、智慧城市、制造业、保险、文体等行业则处于发展中期甚至是初期阶段。中国信通院发布的《2018 世界人工智能产业发展蓝皮书》中,除了互联网本身的人工智能应用(视觉、在线步兵、自然语言处理、语音等等)外,中国各垂直领域的 AI 企业主要集中在医疗健康、金融、商业领域。其中医疗健康领域占比最大达到 22%,其次金融和智能商业领域占比分别达到 14% 和 11%。

    转行与否

    大潮退去,才知道谁在裸泳。人工智能的发展逐步趋于稳定,初期相对野蛮的增长方式和爆发型的人才需求已经不再。另外,人工智能专业的毕业生也会越来越多,人才需求必然优选科研和项目背景匹配的人才,那么,对于其他专业转行的同学将会更不友好。因此,如果在原来的方向上已经有较好的基础和发展,并不建议大家盲目转行。如果决定试一试,踏入这个方向,就应该在最短的时间内迅速补充学习相关技能,尽快入坑,并做好持续学习的准备。相比计算机其他领域而言,人工智能对数学的要求更高一些,如果学习过程中感觉十分痛苦,也不必强求自己做下去,毕竟每个人擅长的技能都是不同的。每条路上,总是这条路上走的最好的人,能获取更多的资源,不盲目追逐风口,而是善于利用自己的特长,才是最有效的发展手段。

    点评:是趋势 但是目前更是风口 毕竟ai并没有出现颠覆性的新技术 风口浪尖风险还是不小的 不过好好研究下还是有必要的 机会总是会给有准备的人的。人工智能这个词描述不准确 应该叫机器智能。

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