大家好，如果您还对人工智能与表面科学不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能与表面科学的知识，包括人工智能与社会科学的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. 未来最有潜力的职业是人工智能还是通讯工程还是大数据？
2. 人工智能跟哪些专业相关？
3. 现在或未来，除了人工智能，还有哪些行业具有较大的发展前景和发展机遇呢？
4. 人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？

未来最有潜力的职业是人工智能还是通讯工程还是大数据？

我觉得未来最有潜力的职业是大数据，原因如下：

首先，对于通信工程来说，已经从21世纪初的高科技行业慢慢演变成传统行业，虽然现在5G炒作得火热，但是从技术上来说已经没有太多的突破，大多都是从前理论的一些创新应用，随着通信行业的发展越来越逼近香农定理的极限，必须在理论上出现一次大的突破，通信行业才能来一次浴火重生，迎接新的挑战，但是从目前可以看到的，这个大的突破还遥遥无期，所以我觉得在三个行业当中，最没有潜力的是通讯工程。

其次，对于人工智能来说，随着我国人工智能的国家战略实施，人工智能是越来越火热，但是火热的只是表面，更多的是炒作，人工智能的核心上还存在比较多的问题需要去解决。人工智能的出现，目标就是为了取代人类完成部分工作，人工智能担当的责任越大，出现错误的影响也就更大，但是"人非圣贤，孰能无过”，如何开发一个真正安全可靠的人工智能系统，就目前的技术水平看来是天方夜谭，整个过程无疑是长期而且缓慢的，绝不是现在市面上所说的AI已经深入我们的生活一样，长路漫漫我们仍需努力；当前我们对人脑的认识还不够深入，在这种情况下谈人工智能只是浮于表面，我们还没有充分了解智能或认知科学，就妄想造出人工智能；如何应对人工智能出现后对社会、对伦理等各方面的冲击，我们还远没有做好准备。诸如此类，我觉得人工智能是一个长远的研究热门，未来五十年或一百年后，可能会出现大发展，到时候才是真正爆发的时候，当前的AI只是在风头上，在不久的将来也会出现类似前两次人工智能低谷一样的蛰伏期。

最后，来说说大数据。我们可以肯定的预知，随着5G技术的逐渐深入，未来的社会，一定是一个网络社会、数据社会，万物互联不仅仅只是梦，不管是我们每一个人还是身边的每一个物，必将都是整个社会大网络上的一个个节点，而我们这些节点以及节点之间都在无时无刻地产生巨量的数据，未来的生活乃至整个社会都是基于这些数据开展的，这个时候大数据分析无疑有着无可匹敌的应用空间，如果挖掘数据、分析数据、利用数据也是未来的重中之重，人工智能的基础也离不开大数据。

所以我觉得未来十几年，大数据方向是最有潜力的。

人工智能跟哪些专业相关？

人工智能技术最近几年持续火热，最近教育部研究生招生计划扩招，其中也包括人工智能相关专业，那么人工智能技术相关专业在大学对应哪些本科专业，这个方向对应哪些行业，选择学习这个专业要学习哪些内容？适合那些人群学习？

首先人工智能持续火热是我国产业升级，由制造业大国向制造业强国转型过程对人工智能相关专业人才的大量需求的必然结果。在整个产业升级过程中，包括机器人、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧教育等一系列垂直领域的升级都需要人工智能的技术加持，因此在今后的5到10年整个社会对于人工智能相关人才会有持续大量的需求。

人工智能简而言之就是研究如何让机器具备人一样的对问题的感知能力（视觉、触觉、听觉）和逻辑推理能力（实现对于感知到问题的处理方案）的理论和方法，以及如何将这些理论和方法应用于行业领域的学科。

大学中对应的人工智能相关专业包括：人工智能、智能科学与技术；相关专业包括机器人工程、模式识别与智能系统数据科学与大数据技术；很多大学的人工智能专业都是从控制科学学科转过来的。

人工智能相关专业主要学习三方面的内容：1数学基础知识和计算机科学基础知识；2包括机器视觉、图像技术、语音技术、自然语言处理在内的认知科学基础理论和方法，这部分内容解决机器如何像人一样去感知，3神经网络、机器学习、深度学习、模式识别等内容主要是解决机器如何像人一样思考推理。通过这三方面的学习掌握如何通过机器实现对问题的感知和推理的基本理论和方法，并研究如何在具体专业和领域进行应用的理论和方法。

人工智能相关专业对应于产业的岗位包括三种：1算法工程师，负责人工智能相关理论和方法在具体行业领域业务的实现的核心逻辑；2业务开发工程师，负责通过专有机器系统的软硬件设计，实现算法工程师的业务逻辑，将人工智能的算法实现为具体行业应用机器软硬件系统，主要的工作在于软件实现，因此这部分很多对应岗位还是程序员；3人工智能系统运行维护工程师，负责运行和维护开发完成的人工智能系统。

从人工智能专业的学习来看，2019-2020很多大学都申请开办了人工智能专业，从双一流、985、211等一批次大学到独立学院都在大量申报，同时国家也鼓励相关专业的培养和设立，但是对于一个新设立专业方向，很多学校应该说相关教育资源还是比较薄弱，同时对于这个专业也不是所有的同学都适合学习，因此选择时一定要注意：1学习人工智能专业对于性别没有要求，人工智能专业的核心基础时算法，因此对于学生的数学和物理有比较高的要求，同时逻辑推理能要比较强；2选择学校时应该选择该学校在包括数学、应用数学、物理、应用物理等理科专业有所开设的学校，因为一般有这些专业开设的学校的数学培养实力都不差，如果没有这些专业，那一定要更详细的了解他的培养实力。

现在或未来，除了人工智能，还有哪些行业具有较大的发展前景和发展机遇呢？

数字经济。包括人工智能、生物科技、物联网、基因工程生命科学、区块链、云计算、金融科技等。而且这些技术是高度交互融合。

人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？

深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。

这三者属于一个从属的关系。

下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。

这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。

外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。

这就是深度学习的表面含义。

说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。

这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。

大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。

这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。

这么解释一下或许更好一些：

1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。

2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？

那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。

3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。

这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。

所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。

这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。

有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。

有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。

有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。

这就是人类的学习方式！

机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。

如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。

甚至可以实现联想！

这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。

什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。

正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。