1樓：NN陳
人工智慧，高大上，卻又虛無縹緲。前途一片光明，方向一片渺茫。
技術上是少數人能玩得轉的精尖專業，現有的深度學習演算法最終可能被否定。但是在應用上最終會深入各個行業，還是需要大量的人才。問題是你不知道現在需要學什麼。
2樓：wishingweed
從業者都容易盲人摸象，但站在大的角度，這是國家戰略，站在歷史的角度，這是歷史的趨勢。因為人工智慧不等於深度學習，也不等於寫規則，人工智慧本質上就是提高效率的一種方式，在強人工智慧之前，而這必然是正確的方向。勸退可以理解，因為落地難，競爭激烈，調包調參等等，但是一件難而正確的事情，如果自己又恰好覺得有趣，為什麼不堅持下去呢？
3樓：IT人劉俊明
作為一名計算機專業的教育工作者，目前也在從事人工智慧相關的研究，我來說說我的看法。
首先，當前人工智慧確實存在一定的瓶頸，不論在理論知識體系方面，還是在落地應用方面，都存在一定的障礙，但是從大的技術發展趨勢和產業發展趨勢來看，人工智慧未來依然有廣闊的發展空間，甚至說人工智慧是乙個必然，因為當前諸多的新技術最終都指向了人工智慧。可以說，如果人工智慧不能發展和落地，對於整個科技領域和產業領域都會帶來巨大的影響。
當前選擇人工智慧可以看成是順應時代發展的選擇，但是由於當前人工智慧技術尚處在落地應用的初期，而且產業領域也存在一些不確定性，導致人工智慧人才的需求有所起伏，這是很多同學比較擔心的因素。但是，從長遠發展來看，選擇人工智慧專業是沒有問題的。
人工智慧專業是乙個典型的交叉學科，整體的專業性偏弱，而且由於內容很多，所以在本科期間一定要做好學習規劃，要有乙個自己的主攻方向，這樣才能有乙個較好的學習效果。對於當前選擇人工智慧專業的同學來說，一定要重視程式語言的學習和機器學習相關知識的學習，因為程式語言是開啟計算機技術大門的鑰匙，而機器學習則是開啟人工智慧大門的鑰匙。
目前第一批人工智慧專業的本科生還沒有開始就業，但是從當前產業領域的人才需求趨勢來看，高階人才的需求量更大一些，而且崗位附加值也更高，所以建議當前人工智慧專業的同學進一步讀研。
最後，如果有進一步的問題，可以向我發起諮詢。
4樓：小蘿蔔是只five
廣義人工智慧又不是只有深度學習
就算深度學習，用的統計知識也不多，目前研究重點也偏離了所謂的統計。
數學功底強和編碼能力強，在很多領域都是優勢。數學功底強，可以讓你看透一些演算法具體在做什麼，主邏輯是怎麼推進的，編碼能力能讓你快速驗證你的idea.
本科階段大可以齊頭並進，在學好數學本專業課的前提下提公升程式設計水平。
為什麼會對數學產生不了興趣，可能是數學專業中很多證明題做起來覺得用處不大，所以要做的可能是廣泛了解其它專業，看看其它專業是怎麼用數學的，例如計量經濟學，機械人學，控制論等。
5樓：左霖右
我司幾個搞深度學習影象處理的人，是後端、客戶端、安全研發出身。而且他們的主要精力也不在所謂「人工智慧」上，看完框架文件，找個常見的模型，然後整合到服務端或客戶端上，講到底還是開發功底。
小企業沒那麼多人工智慧業務需求，大廠有這方面需求。小企業一般現成的成熟的模型即可。絕大多數演算法模型並無實際價值，他們做的提高、優化等等，效益並不明顯，因此對於絕大多數生產企業來說不需要研究和創新。
事實上，搭積木、調框架，很多有經驗的開發都可以做，但是吹噓起來就天花亂墜了。
有一些人工智慧學者是真的在做研究，他們的文章也很有意思，但是這些研究無法立刻轉變成工業價值，對中小企業來說沒啥收益。因此想就業的話，沒必要學這專業。想做科研另說。
最後，想學啥，跟學什麼專業，關係不大。
6樓：
從一開始就沒看好過人工智慧這個專業。原因很簡單：1、一窩蜂地學，必然會造成短期內人才飽和、過剩。
2、與以往的軟體開發等計算機專業一樣，人工智慧必然要求你不停地學習，並且有所突破，否則，年輕力壯，沒有家庭牽絆的學弟學妹們就會帶著最先進的知識來撬你的飯碗。3、目前的人工智慧與真正的「智慧型」相去甚遠，而且整個行業在看得見的預期內都很難有實質性的「飛躍」，這就帶來乙個問題：模仿氾濫。
7樓：AI演算法
只能說人工智慧快到低谷了，人臉識別等技術已經成熟，工程師基本飽和，還有很多技術也趨向於成熟。如今只剩下無人駕駛，醫學診斷，安防這三大塊還有發展，按照現在的科研與資金投入，這三方面發展會很快，很快就不需要太多工程師了。而且現在學人工智慧的人太多了，僧多肉少。
當初人工智慧高潮的時候，實際上就是人臉識別發展最迅速的時候
為什麼要研究人工智慧？
badfatraccoon 我不知道別人或者主流是怎麼研究AI的，但是我最關心的是擬人的AI,嚴格說過是人工智慧的乙個分支，人工人類。就像中文房間思維實驗裡說的，人類到底是真的在說話，還是由大腦發出一系列指令給發生器官，然後按順序發出特定頻率的聲音。我們喜歡乙個人是真的喜歡乙個人，還是程式編輯好的讓...
為什麼要把人工智慧和人類對立起來，人工智慧的一切成績難道不是人類智慧型的體現嗎？
我從不輕易改名 羅隆翔說的很好，貓天生會害怕和敬畏比自己強大的生物，即便這種生物一點惡意都沒有。很淺顯的道理，我們敵視AI並不是因為歧視，而是因為恐懼。順便安利一下我的另乙個腦洞 混沌 我的看法是，技術上不對立，倫理上對立。技術本身是好的，是智慧型的體現。但不管是什麼技術都是雙刃劍，舉個例子 換臉技...
目前麻將的人工智慧研究到了什麼地步？
Andy Denker 不完全資訊博弈，最近人工智慧破解了德州撲克。顫抖吧，人類連德州撲克都玩不過電腦了 類似的演算法應該能移植到麻將 橋牌 四國大戰上面去。突破了德州撲克，基本上這一大類遊戲都很容易被電腦破解。現在就是資金上的困難不是技術上的困難了。就看有沒有大公司出資去做乙個能挑戰人類的麻將ai...