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huang.wang
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发表于: IP:您无权察看 2019-5-15 9:42:18 | [全部帖] [楼主帖] 楼主


本文转自头条号 架构师交流圈


前言

据我所知,人工智能的突破性发展是在2012年“深度学习三巨头”Hinton、LeCun、Bengio确立了仿生学神经网络模型,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。但是直到2016年才在我们国内引起重视,开始飞速的发展我也是在那一年迎来了职业生涯的春天,那么目前人工智能的发展到底达到了什么样的高度,它又将会这么定义未来呢?

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人工智能正在走向死胡同

2016 年起,人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域,以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而,在这样的环境下,AI 仍是一个非常前沿的学科,对于国内开发者而言有很多需要克服的障碍,首当其冲的就是算法成熟度问题。

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此外,不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增,给很多开发者树立了天然门槛,并且这个门槛会随着人工智能的发展不断的拔高,就像以前招聘编程人员一样,以前只要求学过、会用不管学历和年龄,现在不但要求工作经验,技术深度和广度还有年龄、家庭环境等等要求,并且逐年苛刻。人工智能繁荣市场下,不少人也给出了 “深度学习走进死胡同” 的论调,深度学习的瓶颈的已经到来,迁移迭代、损失、灾难性遗忘等一直得不到解决。

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与此同时,虽然未来应届毕业生投递 AI 算法岗位的人才市场将会人满为患,对大致的技术趋势也能信手拈来。但从另一个角度来讲,我们发现:在国际顶会或学术会议上发表过论文、或有过相关大规模工业级实战经验的同学,议价能力很高;相反,一般水平的同学却有点过剩,国内大多技术交流和学习只能通过GitHub,一家公司AI技术水平和发展方向由本公司技术最高的人决定

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“基础薄弱、专业知识匮乏、优质学习资源难觅、交流渠道狭窄……”这是不少AI 从业人员希获取一手前沿技术、洞察趋势时所面临的困境。在这样竞争激烈、人才辈出的形势下,AI 开发者们又该如何脱颖而出?


人工智能的天花板伸手就能摸到

人工智能深度学习神经网络模型的发展只有七年,而且期间没有太大的技术突破目前市场上流行的还是以TensorFlow和Pytorch这两个框架为主(背景牛逼有谷歌和Facebook撑腰),然后是三个主流的神经网络训练模型(RNN、CNN、CAN)然后再加个DRL强化学习,目前企业主流需求就是这些。

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其他的很少有能投入到商业应用的,基本都是顶级企业才有投入研究,所以除了一些专项的研究成果,其他公司都处在同一水平,对人才的需求也是很低的,但是目前绝大部分转行的人都还在摸索阶段,从网上买书、看吴恩达视频、看社区技术,但是自己也不知道自己学习的方向对不对,自己处于什么水平了,还有一些连自己学的东西到底能不能用都不知道。所以人工智能这个行业虽然很热门但是其实很乱,从转行的人到一些炒弄概念的公司鱼龙混杂,如果没有一个行业内的朋友指导,我感觉翻车很正常。所以这个行业的尴尬点就是天花板很容易摸到,但是站在哪才能去摸才对很难找。


该贴被huang.wang编辑于2019-5-15 9:43:23


我超级酷,但是如果你回复我的话我可以不酷那么一小会儿。


——来自logo.png


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