普通程序员学习 AI 的简易指南

InfoQ · 公众号 · 科技媒体 · 2017-07-23 09:00

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在 1980 年左右，多层神经网络和反向传播算法的提出让神经网络和人工智能的研究又火了一段，然而因为当时计算能力和数据量的限制，也没能使得人工智能得到广泛的应用。

直到最近因为计算能力的提升，GPU 以及大规模分布式集群的出现，深层神经网络，也就是深度学习，突破了很多学术研究的瓶颈，在计算机视觉、语音、自然语言处理等众多领域都取得了突破性的进展。像无人车、翻译软件、智能机器人等各种人工智能应用逐渐进入成熟阶段，再加上 AlphaGo 围棋机器人的推波助澜，使得人工智能又掀起了一个高潮。

哪些职业会被 AI 淘汰？又有哪些新岗位会出现？

人工智能的兴起也带来了一些担心，有人觉得自己的工作将会被人工智能所取代，甚至有人担心人类将会被机器人灭亡。在芒果台一个非常火的节目明星大侦探中就有一期以人类和机器人之间的矛盾为主题，表达了技术的发展对人类带来的潜在威胁。
人工智能技术虽然得到了突破性的进展，但是要达到完全取代人类的地步还为时过早。不过在某些领域，人工智能的应用已经可以部分取代人类。
最早收到波及的行业就是那些存在大量重复劳动的制造业。目前已经有很多生产流水线已经被机器人取代了，在未来的几年内，我相信会有更多的简单重复劳动将被机器取代。
与简单重复劳动相反，目前人工智能已经进军一些度专业知识要求非常高的领域。其中基于医学图像的诊断、大型设备、厂房的智能调优、金融领域的职能风控、投顾等问题都能够通过人工智能的算法得到较为满意的结果。不过在这些问题上，机器在短期内要取代人类还是非常有难度的，需要有新的突破。比如深度学习被诟病得比较多的一个问题就是黑箱问题。深度学习的模型很难被直观的理解，有研究指出稍微修改一些图片的像素，尽管修改后的图片和原图对人来说几乎一模一样，但是可以使得机器得到不一样的分析结果。不过我相信这些问题随着人工智能技术的进一步成熟，很有可能在 10-15 年之后开始慢慢取代人类。