给人工智能(AI)泼点冷水 |
先给人工智能泼盆冷水,学术上人工智能不就是深度学习和神经网络,学校搞了好多年了吧?之前火的云计算和大数据,貌似风头被盖过去了,咋说呢,实际工程上,云计算还停留在建虚机一层,大数据还不知道咋盈利,项目小利润低,再上层的AI,其实还在炒作阶段。
![]() 有人问了一个问题:“在AI已成‘大势’的情况下,传统Java后台开发,还有前景吗?” 💪🚘🍊🔞🪶 这个问题确实是让我难于回答,因为我对AI也是只知道一点点皮毛, 这些年积累的经验都用不上,和大家一样,都是小学生,都要从零开始,从数学开始 所以我只能聊聊自己的感受,大家要批判性地看,不要被我误导。 我的第一感受 🪖🪗😀👎 AI,或者说现在大热的机器学习/深度学习真的很难。 之前软件业出了什么新技术,我花点时间看一看,很快就能摸到门道, 看到本质。但是机器学习、深度学习这个新东西完全不同,虽然也能模模糊糊地知道怎么回事,却没法在短时间内掌握它。 👳👔📡👻👄 这个AI难就难在学习曲线极为陡峭,到处充斥着数学理论和数学公式, 得先翻过一座座数学大山(高数,统计,概率,线性代数)才能真正入门。 也有大牛说,数学哪有那么难! 不就是求导、极值问题、偏微分、梯度下降吗?! 我的天,这些东西自从大学毕业我早就忘得一干二净了。 之前有人问我数学对编程有什么用,我总是说主要是锻炼逻辑思维能力,现在好了,数学直接派上用场了! 👂🎠🍪♂🦜 可以说,单单是数学这一点,就可以筛掉很多人,想转行的要做好心理准备,不要觉得AI很热门就跳入坑来,别想着学会了Python就能入行拿高薪了,得啃下数学这个硬骨头才行。 所以研究生是有优势的,经历了考研这几个月的炼狱,数学的基础还是比较牢靠的,适合去搞人工智能。 🧑🎤👚🦯✊ 当然大牛又说了,不要把数学完整地学一遍再去学人工智能,那样你有极大的概率是从入门到放弃。 相反,应该是用到什么学什么,这样效率更高, 嗯,很有道理。 我的第二个感受 现在的AI怎么还那么笨呢? 🧑⚕️🎷🥰👃 20年前深蓝在国际象棋领域击败卡斯帕罗夫,这两年AlphaGo打败了李世石,把柯洁都给弄哭了。 但是围棋象棋都还是在一个规则非常明确的领域,稍微复杂点的领域,例如魔兽,星际争霸等电子游戏中,AI表现得就很弱了。据说DeepMind也开始游戏的研究,希望它能做出真正击败人类的AI出来。 💪🎢🔪🆗🦌 在日常工作和生活中,我尝试使用最多的也许就是语言翻译和语音识别,很多厂商都号称自己的准确率有多高多高,但是我怎么一直觉得翻译出来的东西惨不忍睹呢?语音识别好一点,最近微信的语音转化成文字终于达到了勉强能用的水准了, 但代价就是我必须在一字一句地,字正腔圆的对它说话,稍微出现一些上下文之外的东西它就无法识别。一旦出错改正的时候又很麻烦,还不如直接输入,试用了几次以后我就放弃了。 还有就是有可能取得突破的自动驾驶,现阶段在城市道路上出现一个完全由AI驾驶的车还是挺吓人的,未知因素太多,突然出现一个皮球,一个纸箱,一个小孩,这AI该怎么办?(国内的环境真是.....) 👍🎠🍚™🦟 李开复说自动驾驶现阶段最有可能应用的领域是高速公路上的货运,路况简单,跟车模式,我觉得这个比较靠谱 #362: 至于AI编程,我是一笑了之。 👍🎠🥭™🐡 所以我对于通用智能持悲观态度,还是那句话,我觉得在我的有生之年也看不到真正的、像人一样有思维有情感的AI机器人,他们只存在于科幻小说里。 我的第三个感受 从编程层面来看, AI并不是要革程序员的命。 🧑🎤🩳🛏😇👃 不像程序从单机到C/S,从C/S到B/S, 那是编程泛型的革命性变化。 现在的深度学习更像是在某个垂直领域(翻译,语音识别,围棋......)的应用,也就是说它利用了现在的海量数据,用某种方法进行分析、学习,做出判断、预测。 🧑⚕️👒📡😒✌ 那这些数据是从哪里来的呢? 还得通过传统的应用来收集吧? Web前端、手机端收集,后端处理,保存,现在的技术、应用还是必不可少吧? 我个人觉得AI更像是大数据的延伸,它并不能替代现在的各种各样的系统, 相反它会和现有的系统进行融合。 所以在AI看起来成为趋势的情况下,Java后端还有没有前途呢? 我觉得答案是肯定的, 并且在长时间内还是大有前途的!🧑🍳👜🧹👂 本文来自微信公众号: 码农翻身(有修改) 作者:老刘
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告诉大家一个信息,论坛惊天bug,回复:我是傻B。会自动变成:楼主傻B。到现在还没有修复,不信可以试试!
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