人工智能這個筐什么能裝什么不能裝

老楊

最直觀的人工智能可能是AlphaGo下圍棋把人類打得落花流水。近些年，一些在日常生活中應(yīng)用的人工智能也逐漸被人們了解：雙11的推薦購買比例已經(jīng)超過了50%，就是利用人工智能對用戶購買習(xí)慣的大數(shù)據(jù)分析和挖掘;使用指紋、虹膜、刷臉解鎖或支付等，是靠人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù);應(yīng)用越來越多的智能翻譯機(jī)，是利用人工智能中的自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。

人工智能實(shí)際是什么vs大眾怎么理解

進(jìn)一步地， 如果把人工智能分解，可以有三個層面。

最上層的是應(yīng)用，就是上面列舉的我們經(jīng)常用到或看到的那些。

中間層是技術(shù)，包括計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等，可以說，各行各業(yè)所有的應(yīng)用，都離不開這幾個技術(shù)的支持。就像沒有面粉做不成饅頭、油條、餃子、包子、月餅、一個道理，沒有這些技術(shù)，人工智能也無從實(shí)現(xiàn)。

最底層的是基礎(chǔ)科學(xué)，當(dāng)然沒有基礎(chǔ)科學(xué)，技術(shù)、應(yīng)用都談不上，技術(shù)的進(jìn)步更是要依賴基礎(chǔ)科學(xué)。就像不種小麥哪來的面粉，更談不上饅頭、油條、餃子、包子。人工智能的基礎(chǔ)科學(xué)是哪些呢？數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、電子等都多多少少沾點(diǎn)邊。

從某些方面講，人工智能就像個筐，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、自動化、電子信息、機(jī)械工程、儀器科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字媒體、地理信息、空間信息、計(jì)算語言……只要能提升效率，減少人工的使用，就是人工智能。

人工智能vs人工智能專業(yè)

其實(shí)我個人認(rèn)為，人工智能最好不要成為一個具體的專業(yè)，最好像統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息安全、集成電路一樣成為一級學(xué)科，下設(shè)具體的專業(yè)，或者成為研究生階段的專業(yè)和方向。

一個和人工智能很接近的專業(yè)——智能科學(xué)與技術(shù)，但基本上是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)+自模式識別+認(rèn)知神經(jīng)腦科學(xué)+人工智能導(dǎo)論等。由于沒有統(tǒng)一的規(guī)定，各校各自為政各顯神通，課程設(shè)置和培養(yǎng)方案五花八門，偏計(jì)算機(jī)的、偏自動化的、偏通信的、偏物聯(lián)網(wǎng)的都有。

另外，人工智能沒有成為本科專業(yè)的基礎(chǔ)。因?yàn)槿斯ぶ悄苓@個概念太模糊，太龐大，可以把它理解為一個有著無數(shù)方向的新興技術(shù)，一個有著無數(shù)細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)，但無論是作為技術(shù)或行業(yè)，它似乎和很多領(lǐng)域都有著千絲萬縷的關(guān)系，說不清道不明，邊界非常模糊。它作為一項(xiàng)新興技術(shù)是在不斷變化和延伸中的，范圍和形式也不是固定的靜態(tài)的。且任何一個方向，任何一個領(lǐng)域，都是博大精深學(xué)無止境的，根本沒辦法用一個專業(yè)去概括。

如果學(xué)校師資力量不夠，缺乏數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的等雄厚的教學(xué)實(shí)力，不能在運(yùn)籌學(xué)控制論、概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程、數(shù)學(xué)分析、算法導(dǎo)論等人工智能的基礎(chǔ)和核心課程上不能保證質(zhì)量，就更無從談起人工智能專業(yè)辦好了。

學(xué)人工智能vs做人工智能

其實(shí)，要想做人工智能，沒必要追逐熱點(diǎn)，學(xué)人工智能專業(yè)和做人工智能往往是兩碼事。

這一點(diǎn)和金融很像，學(xué)金融學(xué)和進(jìn)入金融行業(yè)做金融相關(guān)工作也是兩碼事。除了學(xué)金融，學(xué)會計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、法學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、資產(chǎn)評估、審計(jì)學(xué)等，也都可以做金融相關(guān)工作。至于進(jìn)入金融行業(yè)，更是絕大部分專業(yè)都可以，很多崗位招聘已經(jīng)不限專業(yè)了。

同樣，不學(xué)人工智能，學(xué)自動化、計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等專業(yè)，都是可以做人工智能的，現(xiàn)在的很多算法工程師是學(xué)計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)以及其他理工科專業(yè)的。

算法、計(jì)算力和數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)存在和發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)，涉及了很多專業(yè)，所以想做人工智能相關(guān)工作，并不一定非得本科學(xué)什么人工智能。更何況，想從事人工智能相關(guān)崗位，碩士是標(biāo)配，很多崗位博士才能做，想本科畢業(yè)就做這個基本不現(xiàn)實(shí)。既然本科階段是基礎(chǔ)，即便接觸也都是皮毛，先從相關(guān)基礎(chǔ)專業(yè)學(xué)起，想要深入再讀研也是不錯的選擇，很多專業(yè)研究生階段都有人工智能方向，比如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、自動化等，計(jì)算機(jī)、軟件工程就更多了。

責(zé)任編輯：樸添勤