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本文目录

1. 现在学习人工智能怎么样？学起来会不会很困难？
2. 为什么AI人工智能很困难毁灭人类，人类却不顾一切去开发？
3. 人工智能是不是很难做？
4. 为什么不建议学人工智能

现在学习人工智能怎么样？学起来会不会很困难？

人工智能（AI）是对人的意识、思维信息过程的模拟。人工智能技术拥有核心技术平台、数据循环两大要素，只有将人工智能技术与数据相结合才能形成实用性的业务。随着人工智能与传统行业的逐步结合，以及政策的不断扶持，人工智能产业链将进一步完善。目前全球人工智能企业已经超过了900家，主要集中在北美和西欧。谷歌、Facebook、微软、IBM等科技巨头都已进军人工智能领域。其中IBM把人工智能视为未来最具增长潜力的领域之一。去年11月IBM将认知计算系统（Waston）整合了诸多人工智能基础平台SystemML的功能，使其善于认知、理解、推理和学习。目前IBMWaston已经应用于智慧医疗、金融服务等领域。谷歌在2011年成立了AI部门，目前公司产品和服务主要依靠AI技术驱动，谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别手机指令、鉴别社交网络图像等。另外谷歌的无人驾驶主要以技术驱动，侧重于基础技术研究及AI核心科技开发。

随着国外科技巨头加速布局人工智能领域，国内企业也纷纷抢滩。目前百度积极参与无人机和无人驾驶等领域的开发，百度的后期人工优化将使无人驾驶更适应终端环境使用，进一步推动AI技术的商用化步伐。阿里的云计算是其面向未来的核心部分，在人工智能方面很多来自云平台领域。2016年10月全国首个“城市数据大脑”在云栖大会上发布，其内核就是采用阿里云ET人工智能技术，该技术可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，最终将进化成能够治理城市的超级人工智能。

政策方面，2016年5月发改委印发了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，主要任务是推动互联网与传统行业融合创新，加快人工智能技术在家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用。《方案》提出，到2018年打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。

分析人士认为，人工智能是产业变革的基石，对于不同行业和场景的智能化改造将成为未来趋势。安防、金融、医疗、汽车、制造业、智能家居等领域都是人工智能的发展方向。未来几年人工智能有望在语音识别、工业、辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等前沿领域崭露头角，千亿级市场盛宴将开启。

为什么AI人工智能很困难毁灭人类，人类却不顾一切去开发？

这问题如同卖刀枪一个道理。AI是为了让人生活得更好这是好的用处。但资本社会是以减少成本为目的的将淘汰工人更甚者用于战争。所以资本家都争相研究。现在AI开源表面上集思广益大家共享实际上是之让大家加速应用早日自我淘汰，人类早日被机器监控。目前的大数据都是来自你被监控的结果。中国有句话叫天网恢恢疏而不露，这天网正在形成中。

人工智能是不是很难做？

目前人工智能比较火爆的领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

图像识别领域目前在中国，应用最广的应该是人脸识别，自动驾驶这些应用，这些都是图像识别领域的。目前是百度在这个领域做的比较好。

语言识别，国内著名厂商科大讯飞，出的同声翻译机器，前段时间还出过一场风波，不知道大家听说没有。

机器人领域，美国的波士顿机器人公司，开发的机器人非常优秀，可以奔跑，跳跃，翻跟斗，搬运货物，开门等等。

专家系统，比如一些诊疗系统，自动根据你的化验报告，采用深度学习算法，得出诊疗结果，比医生看的还准。

这些都是在软件行业，硬件方面，国内的达摩院，寒武纪，都是开发人工智能芯片的，还有华为的麒麟980开始就集成了人工智能芯片。国外出名的是由美籍华人黄仁勋创办的英伟达研发的人工智能芯片。

基本上，从事人工智能行业的，都是高学历的顶尖人才，普通人或者是行外人想在这个行业立足，非常困难。当然，土豪除外，可以做风投，投资一家前景好的人工智能初创公司，也是一种好办法。

为什么不建议学人工智能

一是学习难度大。虽然人工智能专业就业前景很好，可是这也利于学校的实力，像电子科技大学、哈尔滨工业大学这类学校的人工智能类专业实力很强，但是所学习的内容也较多，语言编程、数理统计、线性代数、数据结构、高等数学、大数据概论等专业课程一个比一个难，很多学生都表示“在学下去，头快要秃了”。

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