1樓：隨機
學英語的目的就是更好、更準確的閱讀高質量的英文文獻。
雖然這兩年國內湧現出一批優秀工程師，AI實力也不容小覷，但有些方面，國外尤其是美國有很多腦洞大開的見解和創新，我們必須先學會模仿，才能談超越。
比如深度學習模型的可解釋性，用決策樹來擬合神經網路引數，最後把平均高度當作正則化項重新訓練網路，雖然作者是中國的，但人家也是在斯坦福提出來的，不服不行，參考文獻如下。
Wu M, Hughes M C, Parbhoo S, et al. Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability[J].
2017.
2樓：陳運文
有意義。
語義理解方向的進步十分迅速。但「迅速」也是和之前所處的狀態對比的。
在早期的NLP中，不只語義理解，很多方面都十分差強人意。隨著神經網路與embedding的出現，將NLP的發展帶入了乙個全新的層次。即便如今語義方面進步迅猛，能夠達到我們最基本的所需，但仍相差甚遠，尤其google translation在一些特定領域的翻譯，根本沒辦法讓人理解。
另外，在有大量代詞等詞彙的條件下，AI翻譯的水平，又會下降很多。想要翻譯器能夠達到人類的水平，要走的路還是十分漫長的。
英語的學習，基本的是為了能夠溝通、看懂英文文獻。
若沒有自我閱讀能力，而是通過原著獲取的知識，那麼，獲取知識的速度以及質量將會受限於原著翻譯者的水平（即使這個翻譯者是AI）。翻譯也相當於轉述，或多或少，資訊的丟失是在所難免的。
學習語言的過程是一段艱難而漫長的過程。
英語不像數理化這樣的科目，能夠短期內提公升迅速。英語靠的更多的是積累。因此，學習的過程也是不斷克服懈怠，不斷突破自己，挑戰自己的過程。這種堅持的毅力，對未來人生都會有幫助。
假設NLP達到了極高的層級，已經和人翻譯水平不相上下了。人類也不能夠任何時候都依賴AI。手邊沒有手機、電腦等裝置，我們該如何理解英語呢？
AI進步將會是乙個漫長的過程，這個過程中會有很多技術問題，慢慢被攻克。
英語在現在，作為一項十分必要的技能，不應該將自身的發展完全交託他人。
3樓：任志剛
看個人需求。對於語言水平要求低的場景代替性越來越強，但是語言能帶來的背後的文化、思維模式，這些高階價值，還是深入學習更好。
4樓：那個人叫覔得
我記得好像是吳軍說的。大意是
古文在現代已經極少用得著，但是日常交流時能突然說出幾句，大家都會覺得這個人特別有文化素養。將來大家都用機器翻譯時，你舉杯談吐出兩種以上語言人家也會覺得你特別有文化素養。
在人工智慧高速發展的今天，未來AI是否會具有像人類一樣的創造力？
想象視訊 AI是人類創造出來的工具，是根據人類設定的乙個框架來做人類想要它去做的事情，是沒有思考能力的。沒有思考能力的AI會有人類那樣的創造力嗎？李開復老師給你答案！ 劉逸首 嗯，樓上很多人在說 創造 和 製造 的區別，我的看法是，人工智慧如此高效，一旦會 創造 恰恰就是我們人類走向衰敗的開始。 但...
人工智慧家具的發展前景如何？
LongTooth Robin 物聯網的發展促進了各行業的轉變，提公升了人們的生活體驗，同時也提高了生產力水平。智慧型家居行業的發展前景是很好的。從智慧型家居的發展來看 早期，智慧型家居就是傳統的黑白家電聯網實現遠端控制 接著，人們對家居的各種裝置 門鎖 窗戶 梳妝鏡等 進行智慧型化改造，使其實現能...
如何看待未來人工智慧的發展？？
其實我是個和人工智慧一點都不沾邊的工作，但是我最近看到很多人工智慧可以取代各個行業的前景，有人說20年後取代，有人說50年後取代，這個無所謂，但是我們能不能思考乙個問題，假設，20年後取代了你們能想到的繁瑣工作，然後什麼體力勞動，無聊的工作，大家能想到的可以取代的崗位全部取代了，那個時候假如人數也比...