人工智慧的專業方向和發展前景怎麼樣？

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AI未來的發展基本兩條路線

第一條，走學術研究，概念產品設計路線。研究智能機器人，研究未來可能出現並使用的未來概念機器。這條路線可能通過參加一系列的比賽或者加入到國家等研究所來研究，實體化的可能性較小，但是可以成為學術前沿。

第二條，走應用路線。進入公司，結合行業目前的應用，將AI實際帶入現實。比如現在蘋果的siri。這樣的AI知名公司不帶多，需要仔細研究下他們的產品，然後再定下你自己感興趣的AI下面的具體的方向，為未來AI實體化應用做準備。

人工智慧是個太泛的指代，最好能更具體一些：比如機器學習、模式識別等

大的技術方向大多是螺旋式上升的。

人工智慧是一個非常老的學科，有幾十年的歷史。以專家系統為代表的技術曾經風靡一時，讓大家覺得人工智慧觸手可得。但是後來證明技術遇到了瓶頸，人工智慧也就到了冰點。現在在美國大學裡面很少看到做純AI的教授。後來因為機器學習的興起和大規模數據處理能力的提高使得人工智慧又找到了一些新的方向，在各個應用領域人工智慧有了不少進展。

但是人工智慧基礎理論是否會有突破，我持懷疑態度。

AI是人類的夢想之一，理論上要解決的問題很多，也很難突破，你要感興趣的話，可做的事當然很多。研發產品就難說了，目前不看好。

人類對大數據進行計算分析的趨勢並不會轉瞬即逝。隨著數據量的不斷增加，對大數據的分析效果也會有所改善。說到關於預測分析的應用，其實我們只看到了冰山一角。目前，它已經可以利用數據挖掘、機器學習和人工智慧技術來分析數據，從而達到幫助企業的目的(比如預測銷售，優化營銷活動)。

　　以下是來自人工智慧、大數據、預測分析和機器學習的一些重要數據：

　　到2018年，75%的開發商將會在更多的商業應用或服務中加入人工智慧功能(來自IDC)

　　到2019年，IDC100%的物聯網項目將得到人工智慧的支持(來自IDC)

　　30%的公司將在2020年前使用人工智慧技術來增加至少一個主要銷售流程(來自Gartner)

　　演算法將會在2018年改變全球數十億人的行為(來自Gartner)

　　人工智慧市場價值將在2020年超過400億美元(來自Constellation Research)

　　儘管人工智慧已經存在多年，但我們今天所知道的人工智慧仍處於起步階段。圍繞著AI及其各種應用，從自動車輛到虛擬個人助理以及大量執行人工智慧相關的技術，已經引起了大肆宣傳。儘管現在已經出現了大量的人工智慧用例，但是大多數都是為了改進配置，做更好的輔助。此外，在人工智慧行業中，沒有多少玩家，因此碎片將不會出現，而非結構化數據和演算法將會變得十分可用。

　　總之，人工智慧的生命剛剛開始，而且它還有很長的路要走，人工智慧的前景，也值得我們期待，我們將是人工智慧的最大受益人。

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老實說，雖然這塊相對以前發展很迅猛，但還是處在初級階段，說最簡單的語言識別，對於中文的，恐怕還有好長的路要走。未來這是一個很明顯的發展方向吧，現在人工智慧的東西越來越多，需求也越來越大，就連做交互也有一個「不讓用戶思考」的原則。很簡單，就是讓機器自己思考，智能化的展示信息，處理問題。目前機器人也是三天兩頭出一個，就連1歲小孩都能跟機器人玩了。
未來嘛。。。應該是把人變得越來越懶的時代。你說人工智慧有沒有前景呢？呵呵。