2024-08-30 01:15 中川科技
现在人工智能在各行各业都有着深远影响，让我们不禁思考：现在人工智能厉害吗？这不仅是一个简单的问题，更是牵扯到科技发展、社会进步以及人类未来的重要议题。 要全面评判现在人工智能是否厉害，首先需要了解人工智能技术的发展历程。人工智能源于上世纪，经过几十年的发展，如今已经涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等诸多领域。人工智能技术的突飞猛进，使得机器在某些方面能够胜过甚至超越人类的能力。 从实际应用的角度来看，现在人工智能已经在诸多领域展现出色。在医疗领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案；在交通领域，人工智能可以优化交通流量、提高驾驶安全性；在金融领域，人工智能可以进行风险控制、智能投资。种种例子表明，人工智能已经在实际生活中发挥着越来越重要的作用。 然而，人工智能并非万能。虽然在一些特定领域表现出色，但在某些方面仍存在局限性。比如，在创造性领域，人工智能难以取代人类的想象力和创造力；在道德伦理方面，人工智能也存在着许多难题，如人工智能是否有权利做出决策等。因此，要全面评价现在人工智能是否厉害，还需考虑其局限性。 尽管人工智能还存在一些局限性，但对于其未来发展前景仍然充满信心。随着技术的不断进步，人工智能有望在更多领域展现其强大的能力。而我们作为人类，也应该在人工智能的发展中发挥自身独特的价值，保持对技术的控制，引导人工智能朝着正确的方向发展。 综上所述，现在人工智能在技术发展、实际应用等方面表现出色，展现出强大的潜力。然而，我们也要认识到人工智能仍存在一些局限性，需要着重解决。未来，人工智能有望在各个领域发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多益处。
现在人工智能的缺点是一个备受关注的话题。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，人们开始越来越关注其潜在问题和挑战。尽管人工智能在许多方面取得了巨大的成就，但依然存在不可忽视的一些缺点和局限性。
人工智能虽然可以通过大数据和机器学习算法学习和模仿人类的行为，但其实际上缺乏真正的常识和情感理解能力。这意味着在某些情况下，人工智能可能会做出不符合常识或情感逻辑的决策，导致一些意外和问题的发生。
随着人工智能系统对大量个人数据的依赖和应用，数据隐私和安全问题变得越来越突出。一旦人工智能系统被黑客攻击或滥用，用户的个人信息和隐私可能会受到严重威胁，造成严重的社会问题和后果。
尽管人工智能技术的发展给社会带来了许多便利和进步，但同时也加剧了技术壁垒和社会不平等现象。那些拥有先进人工智能技术和资源的人或组织将更有竞争力，而缺乏相关技术和资源的人群可能会越来越边缘化，加剧社会分化和不平等。
人工智能系统的决策过程通常是黑盒操作，缺乏透明性和解释性，这给用户和社会带来了信任和责任问题。当人工智能系统出现问题或错误时，很难找到责任人或机构来承担责任，这可能引发一系列的纠纷和争议。
人工智能的快速发展和广泛应用可能会对传统的人类工作和就业模式产生深远影响。一些简单重复性工作可能会被自动化取代，导致一些人失业或就业机会减少，这将是一个严峻的社会问题和挑战。
综上所述，现在人工智能的缺点包括缺乏常识和情感理解能力、数据隐私和安全风险、技术壁垒和社会不平等、不透明性和缺乏责任，以及对人类工作和就业的影响等方面。虽然人工智能技术带来了许多便利和进步，但也面临着诸多挑战和问题，需要持续关注和解决。只有在平衡利弊的基础上，充分发挥人工智能技术的优势，才能实现其可持续健康发展并造福社会。
现在人工智能已经具备初步的学习能力，能够形成一些新的总结和判断。相信随着科技的发展，人工智能会进化出更强大的能力。 人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义人工智能各学派简介 目前人工智能的主要学派有下面三家： (1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 (2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 1、符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。 2、连接主义 认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80 人工智能行业从业者来回答一波。 昨天看到一个帖子，在问专科生学人工智能有出路吗？ 我顺着这个帖子，写了一些对人工智能就业的思考，希望对你有帮助。 这个帖子下面基本都是清一色的劝退贴。 观点基本集中在： @路人甲：专科学历低，面试的话简历关都过不了。 @路人乙：专科能力不够，人工智能需要很强的数学和逻辑能力，以及很强的编程能力。 @路人丙：专科学人工智能，职业基本上就是做数据标注，当个调参侠，想做有创新性以及算法岗的工作，几乎没可能。 看到这些问题，我只想说，有点绝对了。这些回答的焦点都集中在专科学历上，却忽视了人本身的能动性和人工智能大行业的容纳度。 昨天写了一篇关于算子开发的职位介绍：有前途！大模型也需要AI算子开发岗！其实人工智能所涉及的岗位有很多，比如像下面这样。 以上每一个岗位，都有初级、中级、高级之分，更别提在各传统行业，还有更多的细分岗位。比如——电力线故障识别。 传统的电力线故障需要人工去巡检，耗时耗力。结合了人工智能技术之后，运用机器视觉和数据分析，就可以十分方便精准的进行故障判断和定位。这种传统行业与人工智能的结合，催生出了很多的跨界职业，大量的职位缺口，需要很多人工智能相关人才。 也因此，如果你想从事人工智能行业，又苦于没有相关项目经历，苦于不知如何下手，那么从自己所在行业寻找突破口，与人工智能结合进行交叉研究，不失为一个好的方法。 其实上面一些劝退的观点，更多的集中在众所周知的算法岗上。 作为卷王之王的岗位，算法岗吸引了大量的优秀高学历人才，其中不乏清北名校的硕博研究生。 这主要是因为算法岗的确对于基础技能的要求很高，我身边就有一些做算法的同事，从学历上看，也确实他们基本都是985硕士以上学历。 先一起看看，他们在工作中，都是掌握了什么知识。 计算机组成原理 这个是基础，计算机专业出身的必备技能。不懂组成原理和底层硬件知识，就无法针对深度学习模型做优化和开发，因为 x86 上能跑的算法，在GPU不一定可以。 高超的编程技能 这个好理解，做算法的人，有任何想法，都需要自己手动编程，做实验来完成模型的功能性验证和精度的验证。 论文复现能力 深度学习的论文有很多，有经典的论文，也有最新的创新性论文。做算法研究，不光要能读懂论文，而且要快速完成论文中算法的复现，从而分析论文中创新点能否应用在自己的研究中。 而且很多优秀的论文都是英文的，做这种论文复现，英文水平也一样要过关才行。 深度学习算法 需要的是熟悉各种算法的原理，比如为什么CNN做视觉好，为什么现在流行的大模型都是基于 Transformer 架构。同时不能局限于知道某个网络里有几个卷积层、几个矩阵乘法，而是要对这些算法的原理了如指掌，如数家珍。 除了深度学习算法之外，计算机专业需要的常规算法和数据结构也要熟悉，比如各种排序算法啊、动态规划啊、二叉树啊等等。 数值的敏感 如果你关注AI芯片的消息，可能经常会看到某某公司又发布了一款芯片，标称支持int8量化，或者支持fp32数据类型等等。深度学习的出现，催生了很多以往不常见甚至没有的数据类型。 通过这些数据类型的组合，可以用较好的性能和精度完成某个模型的推理。而这些，是算法工程师必须要熟练掌握的。 看到这，你可能会想，太多了吧，太卷了吧。那是不是专科生真的就没机会了？ 当然不是，就像我最开始说的，人工智能岗位多如牛毛。上面说的算法岗的要求，虽然我们一时无法全部达到，但只要深入其中一个，也可以找到很好的人工智能相关的工作！ 比如，编程技能！ 就像当年互联网大火的时候，多如牛毛的编程培训班培训出了很多软件工程师一样。很多在岗位上工作一段时间后都可以胜任，实现了薪资翻番的小目标。 甚至很多培训班的学员都是高中毕业！ 这说明什么？说明编程技能作为一个基础技能，门槛早就不是那么高了。经过系统性的培训完全可以胜任，更何况是大专的学生。 当然，能够深度系统性的理解软件设计工程、计算机组成原理和算法，都会使得编程如虎添翼。 人工智能其实也一样。 其实很多的公司岗位，大部分情况下是不需要一个人什么都懂的，公司需要的更多的是在一些岗位上心甘情愿做螺丝钉的人，任务来了，螺丝钉能够工作，就可以了。 尤其是大厂大公司，螺丝钉现象更加重要。你可能也听说过一些学历确实不咋地的同学，通过培训或者突击算法，进了大厂。越是大厂就越对学历的要求不那么严格，他们需要的不是你的学历，而是螺丝钉身份。 你可以说算法岗位被985硕博生占领了，那么他们可能是个大螺丝钉。但是专科生也一样可以从某一方向入手，先当个小螺丝钉啊。同时在工作中，持续的学习优化自己的能力，逐步变成大螺丝钉，甚至螺丝刀。 人工智能确实对数学和计算机的要求比较高，但这不意味着这个行业是硕博生的天下，不论是专科，本科还是研究生，如果感兴趣，敢于学习敢于挑战，都可以研究出很好的算法，开发出很好的代码，做的实验发的论文一样SOTA（state of the art）。 码字不易，关注公众号 @董董灿是个攻城狮 ，一起学习了解人工智能。 这个还是由供需关系决定的。虽然今年来看人工智能算法岗位冷淡了很多，但是趋势是不会变的。冷淡的原因说不到底还是因为人工智能目前还没有大的商业应用价值，导致资本不愿意投入，因为都懂在中国资本都喜欢赚快钱。 但是真正有战略眼光的企业，其实一直在加注人工智能，有名的有百度，华为，阿里，腾讯。因为人工智能必然是下一个风口的底层技术之一。还有个明显的就是今年政府层面不断的宣传人工智能，如果人工智能真的是不切实际的伪命题，那么政府不是打脸么？ 还有一个就是需求，根据权威机构调查，目前中美在人工智能领域的人才比是10比1，你或许觉得美国的科技实力好，所以能承受那么多人，但是中国是需要弯道超车的，政府报告都说要在2030年占领全球人工智能制高点。 所以高薪是正常的，你要做的是想为什么别人如何拿到的高薪，如何进入的这个行业。 行业相关，BI系统。 专家系统概念当然还有。作为一种较早发展、也较早成熟的人工智能系统，专家系统现在已经高度实用化，深入到我们的生活之中，也是人们目前感受到人工智能强大优势的典型领域之一。从90年代初的农业、医疗、物流等“大”领域应用，到现在俯拾皆是的生活领域应用，专家系统仍然是人工智能的热门类目之一。 举个我们日常生活能接触到的例子。我们常用的导航，非常依赖对我们的精确定位。而手机所使用的定位技术，其实是三种技术的综合：GPS，也就是卫星定位、基站远距离定位、基站近距离定位。这三种技术各有局限性。在不同情况下，甚至会出现三种技术给到的定位差距很大的情况。此时，你究竟位于哪里呢？这时，我们使用的就是一套专家系统，根据你的运动状态、数据可用状态、基站信息、接收的卫星颗数、对应的卫星编号、异常标志、仰角、测距等，判断采信哪一个定位，并最终确定你的位置。 即使对人工智能技术一无所知，只要使用过导航，应该也能够感觉到近几年定位的精确度在不断提升，“这定位好扯”的感慨越来越少。要知道GPS、基站定位都是已成熟的技术，所以在这几年还在发展的只能是专家系统。越来越精确、且获得自主学习人工智能辅助的专家系统，在近几年还在不断进化和发展。 说回我们的老本行。BI系统对数据进行分析和决策中，目前采用专家系统的还不多，但这是一个蛮有趣的发展方向。在一个典型案例中，某房地产开发商曾向某国内知名BI公司（哈哈不是我们，惭愧）定制一套BI解决方案。该公司在建筑现场一直有一个痛点，即物料和废料的出入场管理水平落后，延误工期。由于出入场管理和BI相关，开发商就提出BI系统能否优化此问题。 当时，该BI公司就创造性的引入了专家系统。在物流调度领域，专家系统早就已经很成熟了，所以立刻产生了效果，明显改善了物料出入场管理效率，这种改善还反过来提升了基层使用BI系统的积极性，让BI系统更有价值，成为该公司的一个经典成功案例。在分析此案例时，我们可以看到，传统的专家系统和BI系统有相当好的兼容度，完全可以结合产生效益。 最后，专家系统不是“概念”，它已经很成熟、很活跃了，所以不必炒作“概念”，甚至没必要蹭人工智能的热度。但是，毫无疑问，专家系统就是人工智能，是不折不扣、经久不衰的人工智能领域，目前而言，并没有随着编程技术的更新换代而淡出行业的视野。 根据职友集数据显示，近一年人工智能工资水平在¥10K - 50K之间，其中拿 30K-50K 工资的人占比最多达到59.1%。并且人工智能是现在的一个大趋势，应用广泛，人才需求与日俱增，工资自然不错。 这个问题的答案不要听，而要看 看看ai四小龙加上海康最赚钱的是什么？ 没错，ai视觉！没有之一。 人工智能的翻译水平关键是看什么样的文字和内容，如果是类似于搜狐，新浪的普通新闻，娱乐新闻，他们水平还行，但是对于评论和更为深奥的思想类书籍，还是算了吧，差的还很远，而相反，真正的思想和有用的知识大部分都在这些书籍和文字中，所以意义在哪里，自己去衡量，另外，个人觉得人工智能再怎么发展，也只会是人类的助手，帮你去做那些重复，或者不好精确把控的事情，而不是完全取代你，所以，取代人类至少在有生之年是看不到了。一、现在人工智能厉害吗
人工智能技术的发展历程
人工智能在实际应用中的表现
人工智能的局限性
人工智能的未来展望
结语
二、现在人工智能的缺点
1. 缺乏常识和情感理解能力
2. 数据隐私和安全风险
3. 技术壁垒和社会不平等
4. 不透明性和缺乏责任
5. 对人类工作和就业的影响
总结
三、现在人工智能发展到什么程度了？
四、现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么？
五、现在人工智能的就业方向怎么样？
1、搞不懂为什么要劝退学人工智能
2、人工智能都有哪些岗位
3、劝退的更多的还是算法岗位
4、怎么办
六、为什么现在人工智能方向就业工资这么高？
七、现在人工智能还有专家系统这种概念吗？
八、AI工程师一年能挣多少钱？现在人工智能这么？
九、现在，人工智能研究领中，最热门的研究方向是哪个？
十、现在人工智能翻译的水平这么高了，我们学英语还有意义吗？