我是学e4a(易安卓)还是python呢?
学python吧。android以后的前景还不一定怎么样,另外如果实在要开发android,可以直接学kotlin。中文开发的几乎见不着。
python比较通用,学习性价比高,而且现在因为人工智能泡沫,python比较火。
这一波人工智能泡沫将会怎么破灭?
本质上讲,这一波人工智能所实现的功能,只是突破了一些点,而且是有多少人工就有多少智能,是一些模型和算法的实现,只是弱人工智能。从智能的层面来说,只是实现了一些底层的感知问题,而算法并不能代替人的思维能力。目前的语音识别,图像识别,从神经科学的角度来讲是,模拟了并行处理的方式,发现特征进行分类和抽象。而高等的抽象思维是人类所独有的智能,目前还不能从科学上进行本质的解释,加拿大的人工智能大牛Hinton也清醒地认识到这个问题。可以说,目前的人工智能其实已经到了一个瓶颈,需要我们对神经科学进行更深入的研究。
人工智能最重要的是深度学习,深度学习的关键是大数据。大数据有两个主要的要求:一是数据量特别大,几千万,几亿,几十亿,等等;二是特别丰富的多样性,比如人脸,几十亿人就有几十亿张不同的脸;
人类的智慧就是建立在记忆和记忆模式的基础上。数据就是机器的记忆,而模式,规律却需要从大量的数据中去提取。这波人工智能,在今日头条上就有充分的应用,你的喜好,从有关你的数据中早就提取出来了;运用人工智能技术的新型银行,对原有的银行形成巨大冲击,银行系统纷纷用大数据人工智能技术取代了信贷员;证券交易所大厅里的举牌员已让位于人工智能系统;律师的工作,因人工智能系统效率有了几倍的增长;大数据人工智能系统必将替代医生诊病,大众教育引入大数据人工智能技术必将使教育逐步走向针对每个人的因才施教,和科学的评价体系;……。
这一轮的人工智能,以深度学习为代表。近阶段,表面能从媒体看到的,都是某些研究机构又推出了某某算法的自嗨。好像能普及的就是人脸识别等为数不多的应用。
这里实际存在一个鸿沟,制约着行业发展。
那就是如何深入不同领域?
这一轮的人工智能,在近几年确实存在炒作、泡沫,但起点的实践,大众知道的是AlphaGo战胜了人类围棋冠军。稍微了解技术的,应该知道,实践起点是Alexnet的提出,在Imagenet图片识别竞赛中,以超出第二名10个百分点的成绩夺冠。这在技术领域是个飞跃!
而此轮的突破,短期不会有泡沫,长期会是深入到社会的各个领域。深度学习的突破,是能够有效处理人类感知数据,图片、视频、声音、文字,而这些带来的是人类的能力扩展。由于这些数据是高维数据,传统方法效果有限,特别是海量数据处理时,模型会容易退化。
而本轮的深度学习,本身的可解释性还不强,也就是人们还不能完全掌握。目前,在初期的泡沫散尽,深度学习并没有破灭,而是在默默深入不同领域,也就是不同领域。
因为在人工智能进入领域时,不是人工智能专业人员能独立完成,而需要各行业内的参与、主导。
打个比方,也许就是静水流深。
而作为此轮热潮的开始事件,AlphaGo使用的技术,明确说是强化学习,而不是简单的深度学习。强化学习理论艰深,也许是网上讨论少的原因。强化学习过程,很像一个婴儿的成长,它能自己去学习、探索,这才是本轮人工智能的深化。目前所说的深度学习,实际只是一种新的数据处理方式,在简单使用到现实,比如大家只能见到人脸识别。不要因为看到的只有人脸识别,就认为人工智能智能做这个。
到此,以上就是小编对于人工智能泡沫上市公司的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能泡沫上市公司的2点解答对大家有用。