聊聊人工智慧領域的工作狀態？

01-01

人工智慧滿天飛，大新聞層出不窮。
作為畢業生，面對這個陌生又頗具挑戰的行業，
希望AI大佬分享一下你行業的【發展情況】和你的【工作狀態】。

【發展情況】我們希望聽到你所處行業的發展情況。既可以是人工智慧大方向，也可以是具體（職位內容、收入、人員變動、前景、潛規則?）
【工作狀態】典型一天的工作生活內容(重點)，（什麼時候壓力最大，什麼時候最有成就感，工作環境如何，福利待遇如何，好不好找對象...）
最後可以談一下對小菜鳥的建議和忠告。
人工智慧對我們過於新鮮和陌生，真心希望你可以站出來，為晚輩們指點迷津。

人工智慧領域的迭代速度很快，不管是技術、產品還是應用領域，每天都有層出不窮的新東西，所以需要不斷地去學習，去改進去優化去探索。

謝邀。

本科生，應該不能給您更多的見解。

在我看來數學的發展才是人工智慧的基礎，數學的每一次發展，才會給人工智慧帶來實際性的突破，當然很多創新性思維也會帶來飛躍式的結果。

然而諷刺的是，在我看來，人工智慧領域有很多先行者，也確實有很多灌水的，調調參數，發表論文的不在少數，所以其實人工智慧在圈內的人看來其實遠遠沒有那麼智能化。

如果您要從事該領域，可能需要的基礎是數學方面。以及一個良好的平台，我相信您在那裡，所見和所聞的人工智慧，才是真正的人工智慧。

看了其他人答的，覺得說得很中肯。主要是兩點：

1人工智慧確實可能取代很多工作，但是那估計近期內不太可能實現，因為數學還沒發展到這個層次。

2.做什麼工作都是牛人拿大錢，沒本事的人討生活。重要的是每天磨練自己的技能。

——詳細解釋如下：

我之前做腦電波研究就感覺，技術的限制其實是數學的限制，而數學的發展，往往能讓工程發生革新性的變化。

大家都在講人工智慧，說什麼很火，我覺得有可能是趨勢，但是被過分炒了，而且絕不會是在最近八年內實現穩定成熟的人工智慧。因為數學沒有達到那個層次。

就說人工智慧都要用到的模式識別，那麼多，很多卻仍舊在用很多年前的svm，或對其改進，效果其實沒有太大驚艷改變。

甚至很多人會勸你不要研究這個模式識別，因為研究不出一朵花來。而svm兩類分類率確實不錯，但是類別越多，分類率會降低，更嚴重的是處理時間的急劇裂化，這在人工智慧以及任何要求實時性的領域應該都無法忍受吧。很多分類器都有這種問題。

當然也有可能是我見識少，別跟我一般見識。

只是覺得要冷靜對待這件事，大家都魔障了一樣要做什麼時，一定要警覺，小心陷阱。

還是看你有沒有實力，挑人工智慧這個梁。

首先數學和邏輯這兩門要精通，然後編程的話最少精通一種語言，這個是基本要求。

當然如果你很牛，神馬公式一看就懂，神馬演算法上手就編的來，那不出幾年，絕對能成人工智慧領域的一匹黑馬。

這個領域的工作比較枯燥，所以如果不是真心感興趣，可能會覺得無聊沒意思。

收入的話，隨便百度谷歌一下就知道了，人工智慧的大牛收入沒有少的。一般牛的話也能拿到比普通行業高的薪水。如果沒實力打醬油那就呵呵了。

感覺任何行業都是這個道理吧，所謂行行出狀元嘛！實力夠，在哪裡掙錢都是小Case啦！

如果你抱著養家糊口的想法，勸你別跳坑。轉行進這一領域的，抱著拿點高工資的心態是入不了門的，最多是個調參員，對技術有宗教式的狂熱是人工智慧從業者的基礎。

謝邀

人工智慧初學者需要做的事情還是蠻多的，你需要參與第一手時間當中去。包括深度學習，聖經網路訓練。等

哥們，你呀，我勸你找個導師，問問，師兄們吧。

現在掙得飛起的那幫人，都是06年以前開始搞這方面研究的人。

跟風的楞頭青，就是掙個演算法錢。

我支持 @犀利哥的大實話

謝邀。可我並不了解這個領域。。

調參法師

Adam大法好

謝邀。

問題有點多，建議下次提煉你認為最重要的問題。

1.先說說我們自己吧。量化投資行業，主要提供量化投資工具服務，是業內較早採用人工智慧技術的金融科技公司。主要方法就是引入人工智慧演算法，降低國內量化門檻，提升效率，讓更多的人能夠用人工智慧技術開發自己的策略。服務包括量化回測平台搭建、智能演算法支持、模式識別、智能投顧等。按照現在人工智慧的產業劃分，可算作智能金融領域。

2.行業現狀。大方向普遍看好，機構紛紛進入，市場競爭激烈。人工智慧類似於當年互聯網的「com」，行業發展初期難免魚龍混雜，存在泡沫，後面會逐漸洗牌，留下貨真價實的。

3.關於建議。看你要從事這行的方向了，如果是技術方向，數學和編程的基礎是繞不過的，Python幾乎必學。PS. 剛畢業最重要的學東西，打本領，不要過於看重福利待遇。

瀉藥。尚未畢業，先填個坑吧。

謝邀~

不過不知道為啥會被邀請，我現在的單位，目前全是人工，沒有智能啊。。。

我打算從事人工智慧領域不到一年的時間，組建了一個小團隊。音樂智能創作和智能陪伴方向。我團隊的人都是從小組樂隊的成員（我一生組過很多樂隊）他們有的後來做影視、互聯網金融、內容等領域都很有成就。

但是我們沒有技術出身的團隊成員，所以我們現在應該屬於一個業餘愛好小團隊的狀態，每天頭腦風暴碰撞對未來產品的想法。交流行業最新資訊，現在應該算是一個種子階段的積累。

附其中一個團隊成員自主研發的音樂類的成果鏈接，該產品目前在國際領先，產品受到夢劇院鍵盤手等國際大師的認可

http://www.threebodytech.com

本人學渣，對此領域不甚了解。不過，竊以為按照我國國民文化素質，怕是人工智慧用在科研方向更多，這麼說吧，你試著了解下你認識的人，各年齡段，各學歷，對基本的電腦知識掌握多少，竊以為，如果連電腦都玩兒不轉的人，怕是無法自如的使用人工智慧之類的東西的。至於待遇，參考屠呦呦吧…諾貝爾獎，國家給了她…社會地位，估計只能換來一句，呀，高科技之類的。畢竟我們的社會大環境對知識尊重不夠，當然，比以前好，往後會更好。鄙見，勿惱。

補充一句，上文說的你認識的人，不是你相關專業的人…畢竟生活中你的專業的人比例會很少

瀉藥，首先說一下，個人對人工智慧了解的不多，最多的了解怕是國內外類似的電影電視等。其實個人感覺可以從字面意思理解（中華文字真是博大精深），人工：很明顯的，人製造的。智能：想你所想，想你所不想。然後，人類就悲劇了，老人常說的一句話，腦子不用不靈光。引起的後果你懂的。（有點黑暗想法...不方便透漏了）

突然想起來前一陣同學吃飯談起他們實驗室調參數發論文

大大小小一年發了200來篇

參與的人太多，有價值的應用太少，不是一家兩家，而是所有公司。不過人類對ai的追求永遠是哲學和經濟學雙重體現，至於體現的時間，某些領域會快些，比如安防，醫療，客服，推薦。其他的本人不看好。泡沫有一些，各種程序員，學生往這個方向靠攏，供大於求，而且這個領域變現周期長。大浪淘沙，大部分人都是沙子，希望自己成金，難。這是一群聰明人的遊戲，也需要幾代人的努力。鄧公教導我們出發點是好的，但好心會辦壞事，我們要警惕右，但更重要的是不要左傾冒進。

舉幾個例子，李開復說自動駕駛要一步到位，俞敏洪說之前投的十幾億打水漂了。

另外可以看看多少學生在搞這個，只是因為吹的過火，面試則曰我覺得這是未來的方向，嗯嗯這是一句正確的廢話。

吐槽一二，因為我司應用前景不佳，剛被懟～

謝邀。我並沒有在人工智慧領域內工作，無法給出這麼詳細而又有明確指導意義的建議。

人工智慧並非新生事物，好多理論在80年前就已經成型。近年來出現浪潮是因為算力的提升、大事件的安利、貪婪資本的推動。這股浪潮註定要造就一把大火，凡九死一生後才見真章，現在看到的只是有人在準備火種、有人在添加薪柴、還有人自告奮勇要去助力吹火。這個東西從一開始並不被人們認可逐漸變到了另街邊攤的人都能激動地插上咀來討論討論。

首先要做點心理準備，人工智慧還真的有可能會從魔法師的手裡飛出來，然後超出魔法師的能力範圍之外。

具體到一個產品、一個應用，如果不是產品經理或者項目經理不大懂技術和工程並且碰上腦熱，一般會對在產品和項目中使用人工智慧技術持審慎態度。而程序員們也只拿這類技術來做做業餘愛好。原因在於，看起來越聰明的人工智慧越是個黑盒子，而真正的程序員則隨著道行越高偷窺欲和控制欲也越高，這根本就是一對矛盾。這個時候資本就開始挑選聽話的人、被洗腦的人、不明就裡的人。

做人工智慧完全可以不懂編程、完全可以不懂數學，只需要一種信仰，然後像風水師一樣使用羅盤來建模，帶一群充滿信仰的人來像螞蟻一樣做著不知所以的事情，最後忽悠老闆來買單。至於是否會出點成果，還真得去找個風水師看看。也會有聰明得像徐福一樣的人，拿了資本就直接求仙不再回來了。

人家在變戲法耍子，我權且搬個小板凳來前排吃吃瓜。