
人工智能(AI,Artificial Intelligence)现在已经成为一个热词。有些人很乐观,认为人工智能无所不能;有些人很悲观,认为人工智能会对人类社会和生活产生威胁。但无论从哪个角度来说,AI将在很近的未来改变全世界已经成为一个共识。
仅在2018年上半年,就有数据显示全球范围内AI相关产业融资规模达到435亿美元,最热的地方并不在美国、欧洲、日本,而是在中国!!中国一国的融资规模就达到了317亿美元,占到了全球份额的72%。
而与投资极其火爆呈鲜明对照的是国内的AI人才急缺,当前供求比已达到1:10,缺口达500万,也就是说10个工作岗位,只有1位AI人才,严重的供不应求。
AI人才极度短缺必然导致其薪资水涨船高。根据各种报道,近年来AI相关专业应届生年薪可达50万,优秀毕业生甚至超过80万,但依然是“人才难求”,而对于做出过成功项目的超级人才,给出百万以上年薪的大厂也不在少数。
那么对于我们普通的AI小白来说,AI大概是怎么回事?为什么说AI能改变全世界?AI从哪些方面能够改变全世界?为什么AI人才这么受到市场追捧?AI人才是怎么炼成的?这几个大问题一时半会可能很难说清,但是,现在有了一张“神器”,可以让我们很快的了解相关知识。
有了这张“神器”
还来得及学习的AI知识的,可以找到学习的门径,成为AI产业的高级人才。
来不及学习的(此处应有一个痛苦的表情包,但是所有表情包都要版权,我们作为负责任的公号,不干那侵权的事,放段文字,大家脑补一下吧),可以简单了解AI,尽快磨炼自己的核心竞争力,让自己(在短期内)无法被AI取代。
以上两点都无法做到的(此处应有一个更痛苦的表情包,但还是没有,请大家再次自行脑补),可以被安排得明明白白,至少知道自己的岗位为什么就被AI取代了,当个“明白鬼”…………
这张“神器”就是
“人工智能地图”
这张图厉害了,一图全揽AI的历史与未来,可以让你了解AI的理论与应用。
这张图共分3个方面,9大方向、92个模块、389个知识点!
今天主要说说第一个方面,AI的发展历史。
概括地来说,AI发展至今的历史,可以分为三段。
1、第一阶段(20世纪50年代——80年代)。这一阶段AI刚诞生,基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现,符号主义(Symbolism)快速发展,但由于很多事物不能形式化表达,建立的模型存在一定的局限性。此外,随着计算任务的复杂性不断加大,AI发展一度遇到瓶颈。
2、第二阶段(20 世纪80 年代——90 年代末)。在这一阶段,专家系统得到快速发展,数学模型有重大突破,但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足,以及开发成本高等原因,AI的发展又一次进入低谷期。
3、第三阶段(21 世纪初——至今)。随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升,AI在很多应用领域取得了突破性进展。现在,AI迎来了又一个繁荣时期。
在AI发展的这60年间,涌现了无数的天才人物与标志性事件,篇幅所限,小编在这里列举一二:
艾伦·图灵(Alan Turing,1912-1954),英国数学家、逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献,提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法,即图灵测试,至今每年都有图灵测试的比赛;此外,图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础;1954年,图灵把一个泡过氰化物的苹果咬入口中,告别世界,享年41岁,而这个被咬了一口的苹果被认为是苹果公司logo的来源。
约翰·麦卡锡(John McCarthy,1927-2011),斯坦福大学人工智能实验室主任,他在1956年的达特茅斯会议上第一次提出了“人工智能”这个概念。
马尔文·明斯基(Marvin Minsky,1927-2017),曾经影响人工智能和人工神经网络界几十年的争议性天才人物,他是首批机械人手臂、世界上首位神经网络模拟器Snare、世界上最早能够模拟人类活动的机器人Robot C的创建者。
亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,1901–1990),IBM先驱研究员,他在1959年提出了“机器学习”的概念,机器学习将传统的制造智能演化为通过学习能力来获取智能,推动人工智能进入了第一次繁荣期。
赫伯特·西蒙(Herbert Simon,1916~2001),他与另外两位学者在1956年成功开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”(logic Theorist)),从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。他也是至今世界上唯一的计算机科学领域最高奖——图灵奖(1975年)与经济学领域最高奖——诺贝尔经济学奖(1978年)双料获得者。
深蓝(Deep Blue),IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑,1997年,它击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
阿尔法围棋(AlphaGo),由谷歌(Google)旗下DeepMind公司开发,2017年,它击败了围棋世界冠军柯洁。
2016 年以来,美国、英国、法国、德国、中国等国家纷纷发表了各自国家的“人工智能发展战略”,将人工智能提高到了国家竞争战略的高度!
这张神器刚一面市,就已经“洛阳纸贵”,同时有八位业内大咖鼎力推荐!
(此处是周星驰《唐伯虎点秋香》片中“八位一起,何其壮观”截图,大家脑补~~~)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18