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　　又到年底了，這不，今年的斯坦福全球AI報(bào)告終于發(fā)布了！

　　斯坦福全球AI報(bào)告是從去年開(kāi)始，由斯坦福大學(xué)發(fā)起，匯集麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)、OpenAI、麥肯錫等機(jī)構(gòu)的多位專家教授，從學(xué)術(shù)、工業(yè)、開(kāi)源、政府等方面，追蹤和分析人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)。

　　其中斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)都是目前AI和機(jī)器人等學(xué)術(shù)領(lǐng)域的最高學(xué)府，也是AI人才的“搖籃”，該報(bào)告可以說(shuō)是具備相當(dāng)?shù)臋?quán)威性和可信度。

　　AI“網(wǎng)紅級(jí)”科學(xué)家吳恩達(dá)為報(bào)告提煉了以下兩個(gè)結(jié)論：

　　1.AI正在快速發(fā)展，不管是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都是如此。

　　2.AI的發(fā)展仍不均衡，在多樣性、包容性方面仍需努力。

　　其中一個(gè)典型的特點(diǎn)就是美國(guó)無(wú)論在論文發(fā)表、創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量及AI綜合實(shí)力上都是全球第一。

　　中國(guó)AI追趕的速度也相當(dāng)驚人，例如論文數(shù)量、學(xué)習(xí)AI及機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)生數(shù)量以及機(jī)器人的部署等方面，正在奮起直追。

　　而值得關(guān)注的是，據(jù)報(bào)告顯示，2017年全球機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）人才需求已經(jīng)是2015年的35倍！

　　從近期國(guó)內(nèi)外各大互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)求賢若渴“搶人”的勢(shì)頭來(lái)看，AI人才短缺早已成為整個(gè)行業(yè)共同的難題。

　　此外，最近業(yè)界還曝出AI相關(guān)專業(yè)應(yīng)屆博士畢業(yè)生年薪高達(dá)80萬(wàn)、62%的中國(guó)高校相關(guān)畢業(yè)生選擇去美國(guó)工作等消息，讓人對(duì)如此“人才荒”感嘆不已。

　　與此同時(shí)，有人發(fā)出疑問(wèn)，傳統(tǒng)程序員能不能轉(zhuǎn)行AI？現(xiàn)在轉(zhuǎn)行算晚嗎？

　　答案當(dāng)然是可以的！

　　但是，對(duì)于傳統(tǒng)程序員來(lái)說(shuō)，AI行業(yè)的門(mén)檻和難度都不低，傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行需要經(jīng)過(guò)系統(tǒng)和深入的相關(guān)專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)，并非易事。

　　我們今天就從AI最基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning，簡(jiǎn)稱ML）為例，與大家探討一下程序員轉(zhuǎn)行AI領(lǐng)域。

　　什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

　　首先，機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的入門(mén)，也可以說(shuō)是一個(gè)分支。

　　其次，從字面上來(lái)解釋，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，模仿或?qū)W習(xí)人的行為，并不斷完善自己。

　　再者，要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)并不簡(jiǎn)單，它是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)極具基本功的學(xué)科或領(lǐng)域，除了程序語(yǔ)言外，還需要掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)）、經(jīng)典算法等一系列專業(yè)性較高的知識(shí)。

　　因此，從事機(jī)器學(xué)習(xí)的人主要包括兩類人。

　　第一類，是程序員出身，并具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　第二類，則是擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)，同時(shí)熟悉算法和程序語(yǔ)言。

　　與數(shù)據(jù)打交道

　　數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一大門(mén)檻。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)不僅需要大量的數(shù)據(jù)積累，更要輸出特定的算法模型，以便讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)。

　　這一過(guò)程需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，其中包括大量的數(shù)據(jù)挖掘和分析。

　　基本所有常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，例如微積分、線性代數(shù)、概率學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等知識(shí)都不可或缺。

　　所以，機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)的第一步就是與數(shù)據(jù)打交道，學(xué)好數(shù)學(xué)非常有必要。

　　從“術(shù)”到“道”

　　算法和程序語(yǔ)言的區(qū)別在哪里？

　　通俗的來(lái)說(shuō)，算法是處理解決問(wèn)題的思路及辦法，程序語(yǔ)言是按照一定語(yǔ)法把算法表達(dá)出來(lái)。

　　算法，就是一系列清晰的指令和邏輯判斷，以計(jì)算出結(jié)果。算法的優(yōu)劣不僅體現(xiàn)在時(shí)間、空間，還對(duì)執(zhí)行效率和結(jié)果起到?jīng)Q定性作用。

　　現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有很多的經(jīng)典算法，例如感知機(jī)、KNN、樸素貝葉斯、K-Means、SVM，AdaBoost、EM、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GDBT，HMM等等。

　　程序語(yǔ)言，就是用來(lái)定義計(jì)算機(jī)程序的形式語(yǔ)言，例如常見(jiàn)的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。

　　它是一種標(biāo)準(zhǔn)化的交流形式，用來(lái)向計(jì)算機(jī)發(fā)出指令。任何一種程序語(yǔ)言都能夠正確的定義和處理計(jì)算機(jī)所需要的數(shù)據(jù)，并在不同情況下執(zhí)行適當(dāng)?shù)男袨椤?/div>

　　如果將程序語(yǔ)言比喻為“術(shù)”，就是指數(shù)據(jù)執(zhí)行和處理的能力。

　　而算法則是“道”，也就是解決問(wèn)題的方法或思維。

　　傳統(tǒng)程序員主要運(yùn)用的是程序語(yǔ)言，即“術(shù)”，而到了機(jī)器學(xué)習(xí)層面，更多地將利用的是算法，借助算法建立各類模型，以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)，就是所謂“道”。

　　從“術(shù)”到“道”轉(zhuǎn)變，不僅是對(duì)程序員的能力的考驗(yàn)，更是思維模式和處理方式的飛躍，難度同樣不小。

　　理論結(jié)合實(shí)踐

　　如果說(shuō)大數(shù)據(jù)是燃料，算法就是鍋爐。

　　然而，所有的AI產(chǎn)出必須應(yīng)用到各行各業(yè)中，否則毫無(wú)意義。

　　所以，AI非常強(qiáng)調(diào)應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)亦是如此。

　　如今，各大企業(yè)都在強(qiáng)調(diào)應(yīng)用場(chǎng)景，努力實(shí)現(xiàn)AI的商業(yè)化落地。

　　在全球，盡管美國(guó)在研究和學(xué)術(shù)上領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯，但在應(yīng)用場(chǎng)景上，國(guó)際上普遍認(rèn)為中國(guó)要強(qiáng)于美國(guó)，也就更有利于AI的落地。

　　因此，在一頭扎到專業(yè)知識(shí)中去的時(shí)候，也要多多結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，理論結(jié)合實(shí)踐，全方位考慮問(wèn)題。

　　針對(duì)不同的行業(yè)、不同的應(yīng)用場(chǎng)景，融入不同的程序語(yǔ)言、框架、算法在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都是家常便飯。

　　終身學(xué)習(xí)

　　面對(duì)快速變化的時(shí)代，每個(gè)人都需要通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)、完善自己，才能趕上時(shí)代的步伐。

　　如今，AI不再是學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)或研發(fā)實(shí)驗(yàn)室的理論研究，它也成為一種顛覆或改變整個(gè)社會(huì)的基礎(chǔ)性技術(shù)，從而帶給我們?nèi)碌纳詈凸ぷ鞣绞健?/div>

　　傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行AI同樣需要以顛覆自己、塑造全新的自己為目的，養(yǎng)成終身學(xué)習(xí)的習(xí)慣，從而獲得更廣闊的發(fā)展空間

　　由于機(jī)器學(xué)習(xí)等AI相關(guān)技能不僅依賴專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐，還需要系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)過(guò)程和深厚的學(xué)術(shù)氛圍，因此AI人才往往都畢業(yè)名校，并有較高的學(xué)歷，更有大量中國(guó)高校畢業(yè)生遠(yuǎn)赴美國(guó)繼續(xù)攻讀博士專業(yè)。

　　所以，如果有條件的話，傳統(tǒng)程序員在自我學(xué)習(xí)的過(guò)程中，前往高校和科研機(jī)構(gòu)再深造或充電，對(duì)于轉(zhuǎn)行也非常有必要。

　　同時(shí)，努力將學(xué)習(xí)和研究結(jié)合到具體的應(yīng)用場(chǎng)景和實(shí)踐中，勢(shì)必將獲得事半功倍的效果。

　　畢竟，AI早已公認(rèn)為未來(lái)10-20年最重要的科技創(chuàng)新“利器”，并成為全球各個(gè)國(guó)家的共同爭(zhēng)奪的新戰(zhàn)略陣地和目標(biāo)，其發(fā)展前景可期。

　　斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電氣工程系的副教授、斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室的主任吳恩達(dá)

　　最近，業(yè)界活躍的吳恩達(dá)發(fā)布了AI轉(zhuǎn)型手冊(cè)（TransformationPlaybook），為企業(yè)用AI改造公司出謀劃策。

　　其中就提到企業(yè)內(nèi)部建立內(nèi)部AI團(tuán)隊(duì)的重要性。

　　設(shè)想一下，未來(lái)各大公司內(nèi)部都設(shè)有AI部門(mén)，將是怎樣的景象？

　　綜上所述，AI前景廣闊，轉(zhuǎn)行AI何時(shí)都不算晚，最重要的是養(yǎng)成終身學(xué)習(xí)的習(xí)慣和堅(jiān)持不懈的信念。

　　程序員，你準(zhǔn)備好了嗎？文章轉(zhuǎn)載自一點(diǎn)資訊，版權(quán)歸原作者所有，如作者或來(lái)源機(jī)構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用，請(qǐng)通知我們，我們將第一時(shí)間刪除內(nèi)容。