人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一门年轻的学科,从1956年达特茅斯会议正式提出AI名称至今不过65年;从阿兰图灵1950年提出判断机器是否能够思考的图灵测试至今也不过70年时间。
AI的70年发展史汇集了来自数学、计算机科学、逻辑学、哲学、神经科学、语言学等不同领域学者的努力,是典型的交叉学科。同时,从整体来看AI仍然是计算机科学技术的主要分支。
人工智能是什么?简言之,人工智能学科是利用计算机实现人类智能。人类智能并没有公认的定义与界限,实际上也随着AI的发展而有所变化。某项人类技能被计算机所掌握后,人们往往不再认为它代表人类"真正"的智能。
例如,1997年IBM深蓝战胜人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫后,就有评论说IBM计算机只是在暴力搜索,不是真正的智能,that'snotthinking!这种现象又被称为"AIEffect"。
所以,人工智能总是聚焦在那些尚未被计算机破解的人类智能能力上。比较简单的人类智能已经被解决了,例如计数能力有了计算器,数据记忆和查询有了数据库,下棋能力有了下棋软件,剩下的是那些困难的高级智能。
简单而言,如果我们把大脑看做一个黑盒,它能够接受外部世界的刺激信号,大脑处理这些信号产生输出反馈,人类智能正体现在这些"刺激-反馈"的对应中。针对不同刺激信号和反馈处理的复杂性,AI下面有很多专门的领域开展相关研究和探索。
目前,公认的AI核心课题包括:机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识表示与计算、推理与规划,等等,并在此基础上支持着许多重要应用场景如无人驾驶、机器人等。
一、市场需求旺盛,就业前景广阔
近年来,人工智能领域的快速发展导致了人才市场的繁荣。智联招聘、猎聘等权威机构发布的数据显示,AI相关职位的增长速度远超其他行业。特别是在自然语言处理、深度学习、机器视觉等核心技术领域,高技能AI人才更是供不应求。以2024年上半年为例,自然语言处理岗位的招聘增长率高达111%,深度学习岗位的平均月薪更是达到了26279元,成为众多求职者眼中的“香饽饽”。
不仅如此,随着AI技术在各行业中的广泛渗透,企业对AI人才的需求已不仅仅局限于科技公司,金融、制造、医疗、教育等传统行业也纷纷加入这场人才争夺战。这种跨行业的需求增长,为AI人才提供了更多的就业选择和更广阔的发展空间。
二、岗位分布多样,机会层出不穷
AI领域的岗位分布十分广泛,从算法工程师、数据科学家到自然语言处理工程师、机器人工程师,再到AI产品经理、AI教育培训人员等,每个细分领域都蕴藏着大量的就业机会。对于求职者而言,这意味着可以根据自己的兴趣和专业背景,选择适合自己的岗位。
以算法工程师为例,他们负责研究和开发AI相关的前沿算法,是AI技术创新的核心力量。而数据科学家则通过挖掘和分析数据,为企业的决策提供科学依据。无论是哪个岗位,都需要具备扎实的数学基础、编程能力和创新思维,这些都是AI人才不可或缺的素质。