人工智能技术含量高吗-人工智能技术含量高吗知乎

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含量高吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术含量高吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能属不属于科学技术？
2. 人工智能技术的缺陷与改进方法？
3. 机器学习有什么技术含量？
4. 程序员，工作中干的活技术含量不高但坚持学习，能成为大神吗？

人工智能属不属于科学技术？

“人工智能”在大学里属于计算机科学与技术、软件工程等专业。

人工智能这个计算机科学分支旨在创造可以解决计算问题，以及像动物和人类一样思考与交流的人造系统。无论是在理论还是应用上，都要求研究者在多个学科领域具备细致的、综合的专长，比如应用数学，逻辑，符号学，电机工程学，精神哲学，神经生理学和社会智力，

用于推动智能研究领域，或者被应用到其它需要计算理解与建模的学科领域，如金融或是物理科学。

人工智能技术的缺陷与改进方法？

第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。

要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。

机器学习有什么技术含量？

建立模型

提取特征点

归类

特征学习等等

这些过程都是实打实的技术.

而且难度不低。

如果只是用个机器学习的工具上传一些样本给计算机并手动打上标签，自然没什么难度，只需要要会用这个工具。

我们分两个部分回答这个问题：1.什么是机器学习；2.机器学习有什么技术含量。

1.什么是机器学习？

我们从定义和应用两方面去了解

从上述定义中我们总结出机器学习的特点：1.人工智能的分支，2.多学科交叉

应用：目前机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言[_a***_]、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。深度学习和强化学习为机器学习的热门分支。

而目前最火热的深度学习是机器学习的一个新领域，由Hinton等人于2006年提出，基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

程序员，工作中干的活技术含量不高但坚持学习，能成为大神吗？

程序员最重要的能力是分析问题解决问题的能力。新知识只能做为解决问题的手段，当然越多越好。但是，跟英语一样，学完不用一切白扯。最重要的还是当下，技术含量低？除非不是编程工作。真的做好了吗？真的精益求精了吗？

谢谢邀请！

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，对于程序员来说，岗位开发任务对于自身的能力提升有非常直接的影响，如果从事应用级开发岗位的程序员，要想具备较强的研发能力还是比较困难的，由于程序员的业余时间有限，所以通过自学来提升往往也是有局限性的。实际上，当前有不少初级程序员都在通过读研或者转岗的方式来说实现研发能力的提升。

在脱离岗位的情况下进行提升，一方面会存在知识壁垒问题（眼界不够开阔），另一方面还存在场景构建的问题，很多研发级任务是需要场景支撑的，比如人工智能领域的研发就需要数据中心的支撑，而自学者往往很难有全面的开发场景支持，这是很难解决的问题。

程序员的提升也比较依赖于开发团队的交流和合作，由于当前很多开发任务需要多个角色的合作才能完成，所以个人要想获得技术上的突破，往往也需要团队的配合。按照历史经验来看，开发团队的review对于程序的技术能力提升有比较重要的影响，所以脱离开发团队来提升往往需要更长的时间。

如果程序员目前的岗位任务比较简单，而自身也具备一定的研发基础，那么可以考虑参加一个开源项目来提升自身的编程能力，实际上当前很多程序员也在***用这种方式来学习和提高。在开源项目的选择上，一方面要选择自己比较熟悉的语言工具，另一方面要选择前景比较好的技术方向，比如大数据、人工智能、区块链领域的开源项目就可以重点关注一下。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于人工智能技术含量高吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术含量高吗的4点解答对大家有用。

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