目前最热门的IT行业分支是人工智能行业 。
“人工智能”实际上是统计学的一种 。很多种智能算法都可以被称为“不可解释的统计推断” 。虽然被广泛运用在各行各业之中 。但是因为智能算法参数的知识对人类来讲无法理解 。所以限制了自身的进步 。
虽然AI这个词是上世纪50年代被人提出的 。但是人类试图创造类人智能的努力一直没有停止 。我对于具体的事件记不清楚 。所以在这里大多使用的都是侧面反映制造类人智能努力的事件 。
文艺复兴时代16世纪达芬奇就有设计机器人的手稿 。设计了可以发声和挥动肢体的机器武士 。
18世纪时候出现了一个魔术 。由机械机器人和人类棋手对弈的表演“土耳其行棋傀儡” 。傀儡进行了无数次表演 。击败了当时大多数国际象棋棋手 。直到19世纪中期才被揭露其中的原理 。反应了当时民众相信科技水平足以制造类人机械以及对于制造类人机械的努力 。
在20世纪到来之前 。一直在用机械手段试图去实现类人机器 。20世纪开始转为结合电气手段 。
20世纪初期 。卓别林喜剧 摩登时代 里 。有机器人喂他吃东西 。包括理发等等 。
这些努力在当时的历史时期里都没有被视为荒谬的尝试 。科学家与全社会民众对于科技水平与工程工资满怀信心 。在不具备电子计算机的时代里 。就消耗了大量的社会资源 。类似的创新没有实现他们原本的目的 。但是带动了机械工业的发展 。
后面的历史可以在wiki查到 。
人工智能1956年被人提出70年代感知器模型强化学习算法出现 。一大批人又一次相信类人智能可以由这些算法实现 。最终这类算法能实现的任务领域狭窄 。计算能力与内存等硬件也存在瓶颈 。人工智能陷入低谷 。
80年代专家系统出现 。核心是一种基于决策树的分类模型 。由于专家系统具备使用价值 。流行一时 。东野圭吾的小说里也提到日本企业80年代最流行的就是建设专家系统以保留技术能手的知识 。但很快被发现应用情景过于特定 。90年代这类系统就不再成为热点 。
在专家系统兴盛的同时 。有人改进了感知器模型 。将原有的感知器模型串联或并联 。形成神经网络模型 。BP算法的出现使得对神经网络的研究再次复活 。BP意味着误差反传 。网络结构里“隐节点”的加入对训练模型产生了大的改进 。90年代的论文里 。神经网络红极一时 。可以解决很多问题 。但是神经网络的学到的网络参数难以解释 。调节参数对结果有很大影响 。使得调参被看做一门科学之外的学问 。
与神经网络同时兴盛的是“群智能” 。最初是模拟生物进化的遗传算法 。随后各类型群体智能算法仿照遗传算法诞生 。群智能比起神经网络算法更加玄学 。各类参数初始值设置不同可以得出不同的结论 。以至于发展出解释初值影响结果的“种群早熟”、“步长”之类的术语 。
智能算法由于需要样本多 。训练时间长 。学习效果难以保证 。问题难以解释等等原因 。应用领域也极为狭窄 。改造这时期的智能算法并应用于现实的努力逐渐陷入低谷 。
21世纪初在计算能力出现深度学习之前 。国内主是学生做数学建模比赛使用这类智能算法 。深度学习是在硬件计算能力大幅度提高之后 。通过增大神经网络的规模 。扩展出多层“隐含层”来提高神经网络结果 。严格来说多层神经网络的构想在上世纪就有模型 。受限于硬件计算能力而难以实现 。
深度学习目前被广泛用在过去神经网络应用的范畴里 。也被寄予厚望 。希望突破获得类人智能 。高效完成传统神经网络的任务是可行的 。但是突破类人智能很可能是徒劳无功 。因为目前提高效果是通过增加计算量实现的 。每增加一层隐含层需要优化的参数都会增长 。计算量的增长是非线性的 。
使用今天突破的硬件去跑上世纪的模型算法 。优化众多效果不明的参数 。获得不可解释的统计推断结论 。这种模式可以取得有意义的结论 。但是依赖硬件提高性能的模式不可持续 。如果模型不能取得创新 。陷入冬天只是时间问题 。
其他观点：
在市场经济中 。每个行业、每个企业 。每个职场人士 。都像一个正弦波 。在上下震荡中前进 。IT行业的振幅就更大一些 。高人才、高收入、高竞争、高风险 。IT行业的公司 。曾经历了潮起又潮落的荡涤 。IT行业的职业人 。曾经历了暴风骤雨的洗礼 。虽说风雨过后是彩虹 。但是 。在风雨中却也倒下了一批又一批 。很多做技术的IT人会在职业生涯发展到一定阶段转型 。有人转去销售 。有人转做管理 。也有人转去市场 。产品和系统的技术支持是较为通常的转型方向 。随着IT业深度和广度的不断扩展 。转型做培训和咨询类的也有一定的比例 。那么 。做一个IT人 。怎样面对职业随时带来的机会和风险 。如何在职业瓶颈中 。冲破天花板 。找回第二春？一、站在技术之上来看待市场和事物IT业是个高技术的行业 。要求从事这项工作的人 。有较强的思维和逻辑能力 。所以 。为了应对竞争 。很多人只埋头钻研 。不抬头看路 。以一种做技术的思维方式来思考 。忽略光环背后更多的残酷与无奈 。当风险来临时 。还不知道回避 。还在套公式 。有人说：倘若将整个IT行业看作一个流程网络的话 。每一个IT人员往往都只是网络中某一个流程里的某一个结点的具体操作者 。而不能站在网络之上的角度来统筹全局 。必须站在技术之上来看待市场和事物 。综观大局、把握市场 。不仅需要拥有IT方面的专业知识 。而且还应该在处理不同工作时透露出一定的商业敏感性 。从职业延续性上、IT人的长远价值上多加考虑 。使青春饭吃的长远些 。就像笔记本要从OEM（Original Equipement Manufacture）的运作模式必须向ODM（Original Design Manufacture）进行转变一样 。IT人的职业生涯经营模式必须改变 。二、硬件和软件都不断升级IT行业的特点就是技术日新月异 。更新速度一日千里 。技术人才只有逆水行舟、乘风破浪才能紧跟技术潮流 。企业将越来越看重那些“IT多面手”复合型人才 。只要你能知识不断更新 。就会青春长在 。年龄不是障碍 。虽然 。35岁以上的程序员在学习能力、反应速度、工作效率上和20多岁的年轻人都存在一定差距 。但是 。由于通过知识新陈代谢 。血管里的血是新鲜的 。依然有生命力 。国外的IT业 。五、六十岁的老将挑大梁比比皆是 。三、攻克语言堡垒语言能力是目前大多数IT人的阻碍 。很多技术高手 。技术方面非常出色 。就是语言不能过关 。成为前进的阻力、发展的障碍 。过去大多数企业在招聘技术人才的时候 。都会把技术背景作为唯一重要的条件 。而现在需要看重的就是应聘者的沟通能力、外语能力 。很多IT企业对求职者都提出了较高的要求 。除了具备相应的计算机技能及相关知识外 。还要求从业者具备一定的外语能力 。特别外企 。由于公司总部多在国外 。需要向国外总部汇报工作 。与国外同事联系业务时 。语言沟通显然被放在了第一重要位置 。语言能力成为综合素质中的一个重要指标 。导致很多候选人为此落马 。与外企失之交臂 。所以 。对于希望进入外企、外包软公司、出国就业的IT人必须攻克这个堡垒 。四、除了学习IT专业技术知识外 。还要逐步培养自己的管理、沟通与合作的能力 。才能达到逐步提升自我的目标 。从中、高端人才需求取向可以看出 。随着经济和软件产业的快速发展 。人才特别是中高层次的专业人才需求呈现出相应的快速发展趋势 。可以显示出软件产业发展的潜力和方向 。一些单位对项目经理、软件开发主管、团队负责人这样的中、高端职位的人才需要较为迫切 。掌握一些符合国际标准的软件工程规范和技术规范 。并能熟练运用一门以上外语 。具有良好的团队协作能力已经成为一个优秀的IT人才所必须具备的条件 。这些具备语言、技术以及沟通等综合素质的IT人才已经成为市场上的“抢手货” 。五、向热门职位、稀有人才靠拢从目前招聘的职位看 。技术类职位独领熬头 。体现出客户至上和新技术时代的特点 。据职位数据显示 。软件工程师、高级软件工程师、技术支持工程师等几大职位成为今年IT企业的重点招聘对象 。其中软件工程师需求量更是一直居高不下 。软件开发、游戏动漫、3G人才、实用技能型网络人才都被大量需求 。IT业一片欣欣向荣的背后却带来了前所未有的IT人才荒 。软件测试人才 。尤其是软件测试工程师缺口与日俱增 。所以高层次的网络管理员、网络架构工程师、网络开发运营工程师、企业信息管理师等相关人才需求尤为迫切 。成为职场上抢手的“香饽饽” 。与巨大需求相对应的是 。网络技术类人才的薪水也随之水涨船高 。“薪情”看好、前景乐观 。宏威职业顾问总经理兼首席咨询师郭策友情提示：IT人求得发展 。就像攀登冰峰 。向上爬行 。步履艰难 。每爬一步 。都要观望、试探、打眼、攀登 。一不小心 。就迅速下滑 。必须通过不断的充电 。使自己的硬件和软件都不断升级、不断提升到新的平台 。这样才能一路绿灯 。否则 。缺少学习 。自身软件也不可避免地出现各种的漏洞 。称之为“bug” 。如果软件中的“bug”太多 。就会导致职业电脑频繁“死机” 。当职业黄灯亮起的时候 。红灯就会接撞而来 。经常扫描自己的“bug” 。用充电的方法弥补“bug” 。才会使自己的软件工作正常 。职业生涯运行不失控 。最后 。攀上冰山的某一山峰 。
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