如果說，當(dāng)前什么話題能夠引起大眾分歧，那無疑是人工智能了，各個領(lǐng)域?qū)＜野H不一，也雙向證明了人工智能的復(fù)雜性。那么，當(dāng)我們在談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r候，究竟在談?wù)撌裁茨兀?/strong>

　　首先，

　　我們來說一下什么是人工智能。

　　人工智能其實就是研究如何使用計算機，去做一些過去只有人才能做的智能工作。像最近比較火的“自然語言處理”“計算機視覺”“商業(yè)智能”“機器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”等，就是其主要研究范圍。而我們常見智慧醫(yī)療、智能家居、智能制造等，就屬于人工智能的應(yīng)用范疇。

　　早些年以前，計算機只能夠理解一些文字和數(shù)字，而人工智能就是讓計算機看、讀、聽、說。讓它具備人類的一些能力，所以，雖然看似復(fù)雜的人工智能，實際上就是在研究人的機能，讓人類的自我認知強化，使得各個機能用計算機的方式延續(xù)罷了。

　　其次，

　　人工智能的原理比較簡容易理解。

　　對人工智能有些了解的可能會蹦出一些名詞，比如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，其實二者是用于體現(xiàn)計算機智能操作的技術(shù)。三者關(guān)系為：深度學(xué)習(xí)∈機器學(xué)習(xí)∈AI。

　　機器學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練程序來執(zhí)行某項任務(wù)，比如你要投資房產(chǎn)，這時候用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建一個模型，就可以預(yù)測未來房市價格。

　　深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)類似，也是算法標(biāo)記數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)量龐大、復(fù)雜的時候，傳統(tǒng)算法已經(jīng)不滿足了，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則有很強大的計算力，并且在某些任務(wù)上可以超越人類。但是從高層度上去看，二者差別不大，就是深度學(xué)習(xí)比機器學(xué)習(xí)高級一些。

　　再次，

　　人工智能的商業(yè)化模式引發(fā)無限遐想。

　　隨著計算機硬件漸漸頹勢，有用的數(shù)據(jù)也挖掘的差不多了，人工智能好像看到了天花板。但是，可幸的是，人工智能目前商用表現(xiàn)良好，已經(jīng)開始走入尋常百姓家，最為關(guān)注的應(yīng)該就是自動駕駛汽車了。目前，大部分新款車豪華配置都包含自動泊車功能，自動駕駛也在規(guī)模運行中。

　　但與之而來的挑戰(zhàn)也是巨大的，雖然圖像識別率在實驗中已經(jīng)大大超越了人類，但巨大的運算量卻限制了模型的使用，像美國隊長1中，史塔克的父親展示的懸浮汽車沒有成功，主要是因為時代的限制，而鋼鐵俠的時代就實現(xiàn)了。所以，人工智能的遐想仍在繼續(xù)。

　　最后，

　　人工智能在多元化發(fā)展，職場人應(yīng)該如何跟上。

　　隨著人工智能的商用，它正在幫助我們更加高效地生產(chǎn)，甚至在改變我們的生活方式。而企業(yè)要想落地，就需要引進大量的人才。而隨著當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的大背景下，傳統(tǒng)行業(yè)的從業(yè)者也迎來了進入人工智能行業(yè)發(fā)展的機會。

　　多元化的需求，使得企業(yè)不僅僅需要技術(shù)性人才，也需要大量的設(shè)計、產(chǎn)品、管理、運營等人才。因為一個人工智能產(chǎn)品的落地，離不開各行各業(yè)的支持。對于非技術(shù)崗位想要進入人工智能發(fā)展，也是一個很好的機會。