人工智能技术路线推荐理由-人工智能 推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术路线推荐理由的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术路线推荐理由的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能为何能发展迅速？
2. 哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？
3. 人工智能工作怎样入行？

人工智能为何能发展迅速？

看到这个问题，还是有点感慨的，人工智能为何能发展这么快？人工智能的概念提出自1956年的达特茅斯会议，期间历经几次热捧和冷却，今天就像历史上几次热捧时候一样，又进入了一个很热的时期。

真要说人工智能发展迅速，这60多年来，也就到今天这种程度，这到底是快还是慢？很难去评说了。如果只想说最近这一两年为什么这么火热，以及再次从学术界进入普通大众的视野，还是可以说道说道。

我觉得，人工智能技术的根基在于计算成本的下降和信息电子化的普及。这是一个先决条件。2011年到2017年的移动互联网***展，将智能手机送到了每个人的手里，这是一个前所未有的渗透率。1990年代的PC互联网普及，已经让电脑走进了更多人的家庭，但是要说***都能接入互联网，那还是远不及移动互联网的今天，不然当年“网吧”也完全没有存在的必要了。

现在***都有了智能手机，计算能力远超当年的家用台式机，几乎没有性能的差别。然后移动App把生活的方方面面都跟网络连接起来了。数据的丰富程度也好，可获得性也好，这是一个前所未有的时代，人工智能可以在这个时代大有作为。可以持续在各种领域颠覆人们的认知。所以，可以不断抓取眼球，保持热度。

丰富的数据和场景，进一步***了应用的动力，于是更多高效的算法在诞生，这是一个两相促进的过程。在可遇见的将来，人工智能仍将是技术领域的主流，因为后面还有物联网，除了人，更多人使用的电器设备也会接入到互联网，会有更加丰富的数据和场景。

以前好像在哪里看过，人工智能仍然处于发展的初期阶段，所以不论再高深精，但仍然处于萌芽时期。再有，正因为处于发展期，所以看似非常容易用Gartner成熟技术曲线图来衡量。发展迅速啥都别说，就是在炒作、炒作、还是炒作。

也只有这个经历，人工智能才能在后续有更为稳健的成效。

中国人工智能的发展，主要取决于中国科技的进步，IT技术的进步。技术是人工智能的基石，技术的进步必定带来人工智能的发展进步。

1.突飞猛进的发展，主要是市场前景看好。

2.民间或民营资本的大力投入。

3.人工智能的有用领域不断扩展，应用范围会越来越广泛。

4.国家政策的扶持和支持。国家加大了科技企业特别是科技创新型企业的扶持力度。

5.人工智能技术越来越受到青少年的喜爱和追捧。

人工智能之所以能够以如此之快的速度发展，主要得益于以下几点：

（1）、云计算技术的持续突破，使得低成本的大规模并行计算具备了落地基础；

（2）、大数据在提升人工智能尤其是机器学习水平方面爆发出强大的能量，而机器学习在人工智能中扮演着核心角色，是计算机拥有智能的基础，尤其是呈现爆发式增长的全球海量数据无疑为人工智能走向成熟提供了强大推力；

（3）、深度学习技术的持续发展与应用，以及类人脑芯片的研究，为人工智能可能赶超人类水平提供了有效的落地途经。

当前人工智能发展迅速，已充分应用于多个产业及人们生活领域。其得以迅速发展，依赖三要素：数据、算法和算力。但无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。计算力和人工智能是相辅相成的，计算力的水平限制着人工智能的发展和应用。

从产业需求看，AI方面的数据量与算力需求处于循环增强状态，数据量的不断增加要求更强的算力处理数据，同时哺育人工智能等新技术不断训练、应用，这些技术的落地应用产生又催生更多数据、反过对算力提出巨大需求。

再看算法，据OpenAI测算，从2012年开始，全球人工智能训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍，计算量扩大了30万倍，远超算力的增长速度，截至到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。

例如2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640PetaFLOPS/s-day。

由此可见，要推动人工智能持续获得迅速发展，无论是现在和未来，算力的加码都是大势所趋。目前，据IDC与[_a***_]联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，我国计算力指数评估分数达到66分，处于全球第一梯队。较之美国，我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。这将利好人工智能的加速发展。

哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？

该题目有些大，为了更好地说明，我从下面这两张图说起：

正所谓“有需求就有市场”，正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求，才推动了人工智能技术的快速发展！

新技术的快速迭代应用，当前人工智能向着两个截然相反的方向发展，即人工增强与人工替代！不管哪个发展方向，人的活动都产生了巨大的变化！

当前阶段，简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代，涉及行业与岗位之众，超乎我们所想像，尤其是在制造业，搬运类的工作、单一动作的作业，已被自动化流水线与自动化装备替代！而在服务业，电话营销、客服正被智能机器人取代！随着机器深度学习技术的深入开发与应用，将有更多的岗位（不分行业）被智能机器人所替代，下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位！最后，当机器在深度学习能力的加持下，无限逼近独立思考时，人又将何去何从？！

所以，各行业、各岗位，人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果，只是时间与条件成熟的问题！

人工智能工作怎样入行？

要想入行人工智能工作，首先要了解人工智能所涉及到的知识结构，同时结合自身的基础制定一个适合自己的学习路线。

人工智能虽然经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期，也就是通常所说的“弱人工智能阶段”。人工智能目前研究的内容集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个方面，目前机器学习是一个研究的热门，从机器学习开始入门人工智能是一个不错的选择。

机器学习简单的理解就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用，也就是说机器学习从数据收集开始，核心是算法设计。常见的机器学习算法包括kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Apriori等，这些算法也是机器学习的重点内容。

对于基础比较薄弱的学习者来说，从大数据开始学习是一个不错的选择，一方面原因是机器学习的基础是数据，另一方面原因是大数据的学习路线相对清晰，通过机器学习的方式实现数据分析也是目前大数据领域一个流行的做法，所以从大数据进入机器学习领域是相对比较顺利的方式。

当前正处在大数据时代，学习大数据相关技术也能明显提升自身的职场竞争力，另外大数据的很多技术也可以迁移到机器学习领域。学习大数据也好，机器学习也罢，都需要系统的学习一下编程语言，Python语言是一个不错的选择，目前Python语言在大数据领域和机器学习领域都有广泛的使用（我在头条上写了关于学习Python的系列文章，想学习Python的朋友可以读一下）。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

到此，以上就是小编对于人工智能技术路线推荐理由的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术路线推荐理由的3点解答对大家有用。

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