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标题: 毕业就业好收入高，人工智能专业，必须要这样学 [打印本页]

作者: 陆见深 时间: 2022-11-24 13:37
标题: 毕业就业好收入高，人工智能专业，必须要这样学
2016年，谷歌公司研发的AlphaGo与李世石的一盘围棋对决，将人工智能再次带入大众视野，无论是业内还是业外，引起轩然大波。一时间，人人都在谈人工智能。

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之所以说“再次”，是因为人工智能从1962年至今，已经经历了三轮热点。人工智能历年的热度趋势，就是一个逐渐上升的波浪形曲线。

有高潮、有低谷，高潮和低谷轮番出现。2016年，是第三次高潮，以围棋的形式出现。

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按照业内专家的观点，人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，目前的人工智能，属于弱人工智能。

换句话说，人工智能未来还有很长的路要走。在未来学习的路上，我们应该怎么学习呢？
长路漫漫

什么是弱人工智能？弱人工智能就是限制领域人工智能或应用型人工智能，指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。

比如2016年的AlphaGo，虽然它赢了李世石，但AlphaGo只会下围棋，你让它下象棋或者跳棋试试，就是白痴水平。

即使同样是围棋，AlphaGo也只会下围棋，因为它都没有能力从棋盒里拿出围棋，至于比赛开始的行礼、比赛结束的复盘，一窍不通。

弱人工智能只是一种可以为人所用的工具，要想更智能，就是强人工智能。

强人工智能，是通用型人工智能或完全人工智能，指可以胜任人类所有工作的人工智能能。

说成人话就是，强人工智能出现以后，人类就可以不用上班、完全休息了，因为所有人的所有工作，都可以由强人工智能完成。

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人类唯一需要做的就是坐享其成，获得了完全意义上的自由，不再需要劳动。疫情被封在家，别担心，有人替你干活。

强人工智能还有不确定的地方，比如是否有人类的思想、意识、感情等。如果包含这些，更倾向于是超人工智能。

超人工智能定义很模糊，这么说吧，如果强人工智能具有人类的思想、感情，超人工智能就是属于超越人类只会的水平。

一旦出现超人工智能，每个超人工智能机器人高考，最差的考清华北大，中流的考哈佛牛津，至于牛掰的考哪，不知道，地球上还没出现。

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不过这不应该是我们的困难，因为按照目前的发展趋势，能看到这篇文章的人，可以肯定，都没有机会看到超人工智能出现的那一天。

我们要担心的，是在通往超人工智能的道路上，应该如何学习，通过你我的共同努力，早日实现这一光荣伟大的目标。
上下求索

为了实现这一目标，国内外已经开始了大量探索。

在美国，有一所神秘的大学，3%的录取率远低于全球最高学府哈佛大学（8%-9%），这所大学就是2013年由哈佛大学前校长创建的密涅瓦大学。

建议国内品学兼优的学子，有实力一定一定要去这样的大学去看看，获益终生。

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大学的录取通知书，是一个制作精美的小木盒，重点是木盒上印着“好奇心”。代表了对人才的创新模式与培养模式。

因为创始人认为，目前的培养模式无法适应未来需要，需要探索全新的模式。

大一的主题是“基础”，打好基础最重要（在旧金山完成）。把知识课程与形式分析、实证分析、多元模式交流和复杂系统进行结合，锻炼培养学生的思考能力、解决问题能力、交流能力、协作能力，更重要的是创造性思维能力。

大二的主题是“方向”，进入专业课程学习（在世界各地完成）。学生跟导师一起，学习各自的专业，专业数量最多两个。专业博阿凯艺术与人文、计算科学、商学、自然科学、社会科学。

大三的主题是“专注”（在世界各地完成）。培养学生在自己的专业领域内，深入学习与研究的能力。

大四的主题是“综合”，培养学生将所学应用实际的能力（在世界各地完成）。就是我们耳朵听出茧子的“理论联系实际”。

他们的教学地点遍布世界各地，比如伦敦、柏林、首尔、布宜诺斯艾利斯等等。

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没有填鸭式教学、死板的板书，是最多20人的远程教学、集体讨论，与全世界的著名教授、学者交流互动（这简直是绝世稀有资源）。

还要参与和自己专业相关的公司，培养自己解决问题的能力。

可以说，密涅瓦大学，是一种颠覆性的教育模式。

国外突飞猛进，国内也不甘示弱，知名学府清华大学的“姚班”，专注于“因材施教”和深耕精耕教学，从基础培养与强化、理论与应用结合，打造国际学术交流平台。

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无论是密涅瓦大学还是清华大学，二者的培养模式和理念，是异曲同工，鼓励面向实践、面向解决问题的教学氛围。
从我做起

未来的路很长，先人的探索很多，我们要做的就是从我做起。

紧追兴趣，兴趣是最好的老师。曾经看到一位八十多岁高龄的老院士，每天坚持在办公室看文献、看书，还会把看到的好文章分享给自己的学生。

令无数学生头疼的看书，在他那其乐无穷，因为他喜欢。温馨提示：普通大众，以收入为主，毕竟人工智能是一个高收入行业，如果是你兴趣所在，当然最好。

从理论中来，到实践中去，再回到理论，无限循环。国内学生的最大问题，就是纸上谈兵、闭门造车，其实责任不在学生，而是培养模式问题。

比如现在的大学生实习，重点高校还好，资源配套跟得上。普通高校，每次实验都是乌泱泱一堆人一个实验台，真正做实验的只有一两个人，其他人都是搭顺风车混个学分。

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现场实习也是，实际操作很少，走马观花看一遍写个学习心得体会。在人工智能领域，如果还这样，结局只有一个：被淘汰。

喜欢主动挑战。互联网是一个知识更替很快的行业，人工智能更是突飞猛进、日新月异，应用的地方很多。

比如无人驾驶，也就是最近才时兴起来，应用也越来越多。但是还没有做到万无一失的地步，很多人不放心用。

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如果你从事这个行业，就要去实实在在解决这些问题。很难，所以需要勇气和毅力。

关注启发式教育，培养创造能力、独立思考和解决问题的能力。这一条最重要，之所以放在最后，是因为国内很难做到。

毕竟我们的教育还是死记硬背、条条框框，不能说不好，只能说是目前适合我们的最好方式。

非应试教育，比如之前的自主招生，探索失败，被取消了。

总之，人工智能现在是热点，未来有前提，现在和未来之间有很长的路。已经有人做了探索，至于效果如何，拭目以待，但都在朝着好的方向发展。作为考生或者学生，我们要做的是兴趣、毅力、勇气、创新，做好这些，你一定会成为人工智能的佼佼者！

祝你成功！

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