人工智能:从“黑科技”到“俗学”的过程
①、人工智能的崛起
早些年,人脸识别、语音识别等模式识别领域在数学算法上一直进展缓慢,几乎没有实用价值。然而,随着以深度学习为基础的人工智能技术的引入,整个行业的研发重点开始转向AI。各家厂商纷纷搭建人工智能平台,放弃传统的数学算法研究,转向深度学习平台。经过两年的深度学习训练,各家公司的算法精度开始接近第一名。深度学习虽然并不是特别高深、新颖的技术,但在计算和数据都到位的情况下,却能突然“枯木逢春”。
②、深度学习的变革与挑战
深度学习相对于传统数学算法来说并不那么精巧。它被认为是一种常见的套路:设置框架,喂数据,调参数,循环往复。虽然深度学习使计算机变得聪明,但我们却不知道它为什么变得聪明,它究竟学会了什么?在某种程度上,算法工程师从机器的“管家”沦为了机器的“保姆”。这使得算法工程师的工作难度降低,但也降低了他的重要性。硕士逐渐涌入这个行业,算法工程师的稀缺程度也不如以前。深度学习的发展导致以产品和市场为导向,而不是技术的繁荣。
③、冷静观察与思考
人工智能行业肯定会继续繁荣,但对于将要入行的技术新人来说,需要冷静观察和思考后再做决定。在技术上,深度学习并没有推高算法工程师的重要性,甚至降低了他们的重要性。对于算法精度已经足够实用的领域,需要尽快用好产品占领市场,获得经济回报。这才是一门技术健康发展的应有之义。
总结
人工智能的崛起从深度学习的引入开始,虽然深度学习并不是特别高深、新颖的技术,但在计算和数据到位的情况下,却能使模式识别领域取得实用的突破。然而,深度学习的兴起也带来了一些挑战,算法工程师的工作难度降低,但重要性也降低了。对于将要入行的技术新人来说,需要冷静观察和思考后再做决定,同时要尽快用好已有的产品占领市场,获得经济回报。
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