人工智能领域是真的吗知乎？人工智能人

星蕴 • 2024年10月07日 am 9:28:17 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能翻译靠谱吗人工智能翻译还是蛮靠谱的要知道翻译其实就是语言而语言就是人类用来记录世界的一种形式说白了语言就是数据而人工智能最擅长于处理数据了因而对于人工智能做翻译其可靠性还是比较有保障的当然目前

人工智能翻译靠谱吗

人工智能翻译还是蛮靠谱的

要知道翻译其实就是语言

而语言就是人类用来记录世界的一种形式

说白了语言就是数据

而人工智能最擅长于处理数据了

因而对于人工智能做翻译

其可靠性还是比较有保障的

当然目前人工智能还无法与人类匹敌

可是要知道如果给人工智能喂养大量语言数据

那么人工智能在语言上的发展会非常迅速

目前像科大讯飞在人工智能语音上

已经有很多可以达到应用水平

本人也下载了科大讯飞智能语音

其功能非常强悍

基本上可以满足生活中许多需求

比如除了基本语种外

还有很多地方方言

玩起来也蛮有意思

推介大家可以下载一个

体验一下就知道了

现在人工智能翻译已经是什么水平

连地方方言都可以准确地识别

那么未来实现人机交互将突破了语言障碍

而且现在新技术也不断在抓取各种语言数据

去喂养人工智能

有了人类日常生活中各种语言对话这些大数据

作为人工智能的支撑

那么人工智能日后超越人类也指日可待了

因为从数据处理上人类是无法与人工智能所匹敌的

只要让人工智能掌握了基本地学习方法

人工智能通过互联网不断获取所需数据

那么惊人的学习速度会令人工智能

成为世界上顶级翻译大脑

所以说人工智能做翻译是非常靠谱的

而且人工智能突破了语言障碍之后

真正意义上的人机交互便可实现了

那时的机器不再显得很笨拙

因为语言赋予了它灵魂

有了灵魂的机器

与之对话才更加有趣

要不然就像siri一样跟个傻瓜一样

一旦人工智能突破了语言障碍

人类也可以从鼠标中解放双手

那时候人类就像跟朋友一样交流地指挥机器干活

而不再像是操控傀儡一样地工作

还是很期待这一天早些到来

智能科学与技术专业真的是个坑吗

智能科学与技术专业真的不是个坑，这个专业毕业后可选择性比较多，智能科学与技术是中国普通高等学校本科专业，属于工学类专业，修业年限为四年，授予工学学士学位。

人工智能火爆，人工智能培训靠谱吗

人工智能靠短期的培训没有用，而应该是自己长期的学习和积累。如果说跟学历没有关系，大家肯定也不信。我认为，学历本身带来的是你自己以前能力和知识的一个背书，是一个加成。那么学历一般，但是自己学习能力强，还是可以成为一个人工智能的从业者的。

本人是某211高校2018年研究生毕业生，非CS科班出身，目前也找到了一个机器学习相关工作。我认为，想成为一个专业的技术从业者，需要三方面能力：1.数学能力；2.编程能力；3.工具的使用。

下面开始解释：就培训而言，必然是有个固定的期限，目前市面上的培训都是以快速著称。那么很显然，绝大多数人获得的是工具的介绍和使用。再进一步，培训可能获得编程能力的熟练，通过短期的快速训练，这里指的是获得对具体某门语言的熟悉和某个开发工具的掌握。然而，这并不代表真正的编程能力强。

我所理解的编程能力强，不是别人给你画好了框架，你在里面填空。而是你自己具有独立分析问题的能力，即拿到一个问题或者目标，能够找到多种方法实现，并且从中评估出最优的解决方案。

最后，讨论数学能力。刚上大学时，学习高数微积分，当时很多说我毕业之后不会使用微积分买菜。在当时，确实没有办法反驳他，但是随着你接触到更多的领域，了解到更多的东西，才发现，微积分的思想无处不在，这是一种思考问题的方式。当然有人想讨论，可以在之后一起切磋。数学工具，是一种抽象思考能力，首先能将真实世界的现象抽象成数学符号表示，并从中发现规律，从而利用这个工具。也能够从具体的符号公式，联想到其具体的应用场景。在人工智能很多领域中，模型的表达都有简单的数学公式表达，理解他，才能更好的使用他，从而才能创造新的模型。

总结一下，无论是培训和自我学习提高，一定要自己事先确定能够获得什么，为自己的预期收益事先规划好，这样每做一件事，就提高一点。积累，从量变到质变

人工智能是不是特别难啊，真的能学吗

恰巧做过计算机视觉方向的开发，也在公司负责过经典机器学习相关的一些项目。

一般情况，我都会先抛出问题的答案，再做详细的解答。但这个问题。。。。。

诚然，人工智能方向并不是特别难，当然也可以学。但，这个“学”，我并不清楚提主所说的，是要达到什么样的程度，衡量的量化标准是什么。

我把深度学习从业者的大致几个层次和对应的知识技能要求分别列在这里，提主可以根据自己的期望和对应的门槛来决定，自己是否要选择深入学习，是否适合自己。

1.简单理解机器学习原理，以工程开发和落地为主。

这类技术人员往往是由技术转型，或有其他学科理论知识限制，大多从事算法的工程落地和产品化。更多的是直接用第三方成熟或开源的半成品模型，来解决自己公司产品的落地问题。

比如：高数，统计，通信编码等，理论欠缺。他们会由算法部门提供基本模型，或直接调用百度，腾讯，face++等厂商提供的开放平台api，或半成熟方案定制产品。

这可能是这类工程落地人员比较喜欢的网站。

2.具备机器学习相关的比较扎实的各种知识理论，熟悉各种主流模型和主流算法。同时也熟练框架和模型开发。大部分人具有硕士学位，关注解读主流峰会的相关论文和最新技术发展。

这类技术人员往往在大公司的算法部门。他们的主要工作就是针对已有模型结合自身业务目标，做模型的开发/迁移/魔改/调参。个别时候，可能会把效果较好的论文描述落地成算法模型。当然，大部分时候，他们的工作还是前者。所以，也有人戏称，调参侠。

当然这部分同学的理论知识已经比较扎实。其实对于能沉下心的同学来说，几本通信理论和几本数学统计，几本机器学习XX导论的书，学到这个程度，完全不难。

这里推荐2本好书给提主。我发现凡是，XXX导论的书，一般讲的都不仅仅是导一下。

还有深度学习的一般概念书：

3.完全精通深度学习相关各种生态知识，理论知识已经不再构成研究该领域的任何门槛。

这类大神，往往都具备高学历，高智商，国际名校背景。在一流公司担任算法研究。cvpr这类会议，经常会看到他们的论文刷屏。比如，各种主流落地开源模型的作者。这里不具体列出了。

提主可以根据自己期望的程度和知识要求，衡量下自己是否适合这个方向。不得不说，想在这个领域有所建树，数学确实是个非常重要的基础。所以大多算法研究岗对学历的硕士要求，确实可以理解。

当然，从行业发展来看。懂深度学习的模型落地工程人员，才是市场需求量最大的。其次是模型的开发人员，也就是第二种。

如果希望在这个算法领域做工程落地，是没有太大难度的。如果是做，有理论的调参侠，可能要自己沉下心，学习一些数学知识，也不算太难。

最近正准备做一些，零基础入门人工智能相关的视频教程。每天3-5分钟，以最简单有趣的方式，带爱好者实操入门。

如果有任何相关的问题，欢迎留言与我讨论。谢谢。

现在有真正的人工智能吗

现阶段将人工智能分为两种，弱人工智能和强人工智能，现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能，现有实现的是弱人工智能，弱人工智能指的是可以代替人工作，但是没有情感的人工智能，深度学习算法通过大数据的训练，实现状态的转移，采用的是马尔可夫链，每一个状态之间的转移只考虑概率，不考虑目的，计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下，可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能（有情感有创造力的智能）现有阶段暂时未有明确实现方式，乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度，早期人工智能分别为规则式的，和神经网络式的，最后在深度学习算法的发现，奠定了神经网络算法的地位，而不是构造一个庞大的系统，构建有各种规则，如果再过二十年，又有超越深度学习的算法实现，那么可能会出现超级人工智能，颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次

人工智能领域是真的吗知乎？人工智能人

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