人工智能这两年火的根本原因是 。人工智能之所以在最近两年才开始流行,是因为它有三大支撑力量:计算、算法和大数据 。大学该不该学人工智能,是我们人类的发展方向 。这是毫无疑问的,但是学这个专业是必须的 。从人工智能技术本身来看,目前的人工智能技术还存在很多问题,比如对用户的要求更高(掌握编程语言),对应用场景的要求更高(云计算和大数据环境支持)等等 。但从大的发展方向来看,随着人工智能技术的不断完善,人工智能的应用效果会越来越好,这也是当前人工智能教学受到广泛关注的重要原因 。
人工智能为什么这么火?
谢邀!人工智能(AI)从被提出到现在,已有超过60年的发展历程,虽然中间也经历过暂短的热潮,都没有真正火起来,而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石,AI才掀起了新一轮的热潮 。这轮热潮,在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下,让AI走到大众视野,也走向实际应用,而人工智能之所以最近两年才火起来,是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力!首先看看计算力方面的提升 。
计算是AI发展的基础,在20年前,一个机器人,当时是用32个CPU,达到120MHz的速度,而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍 。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力,这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强 。之前用CPU一个月才能出结果,然后再去调整参数,一年只能迭代12次,
GPU产生后大幅提升了计算量,现在用GPU可以一天就出结果,迭代的更快 。再看看算法方面的更新,以人脸识别为例,在2013年深度学习应用到人脸识别之前,各种方法的识别成功率只有不到93%,低于人眼的识别率95%,因此不具备商业价值 。而随着算法的更新,深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%,
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础 。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源,为AI提供了充足的“养料”,例如,在AlphaGo的学习过程中,核心数据是来自互联网的3000万例棋谱 。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据,无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中,几乎所有的活动都会留下数字足迹,海量数据已汇成数据洪流 。
AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念,直到最近几年深度学习才逐渐应用起来,是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持,深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果 。相应地,海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑,所以说,有了计算的基础,加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用 。
大学中,人工智能专业火吗?为什么?
今年人工智能可以说非常火,第一个,清华的智班 。今年清华在姚班的基础上,又新开了一个智班,智班就是人工智能方向的,从公布的学生情况来看,一开班就受到了大家的追捧 。智班一共30名学生,里面14名保送生、12名自主选拔考生,仅有4名高考统招学生,而这4名统招学生,一名广西省高考状元,一名四川省高考状元,一名黑龙江省高考状元,一名北京市理科第8名 。
第二个,华为百万年薪聘顶尖博士,最高年薪达200万元,这八位博士方向基本都是人工智能方向的,年薪最高的钟钊老师说的话,更是说明人工智能人才的稀缺和供不应求 。人工智能专业这个专业是2019年教育部新开设的专业,为了配合我国人工智能科研、产业的发展,一般专业开设都是根据科技和国家的需求来定 。像中国科学技术大学也是因为国家想搞“两弹一星”时,发现人才匮乏,要建立一所培养高层次人才的学校,所以才建立的,
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