作為最前沿的技術(shù)領(lǐng)域，人工智能成了當(dāng)下最熱門的學(xué)科。

李開復(fù)老師曾經(jīng)說過，國內(nèi)人工智能發(fā)展最缺的就是人才。這也難怪讓吳恩達(dá)的離職成了科技圈內(nèi)最熱門的新聞。

現(xiàn)在國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司，幾乎每一個(gè)都必談人工智能。不投人工智能的投資機(jī)構(gòu)都不好意思開股東會(huì)議。百度更是國內(nèi)人工智能熱潮的始作俑者。作為國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的翹楚——百度公司的首席科學(xué)家，在人工智能備受矚目的節(jié)骨眼上離職，自然成了人們討論和猜測的焦點(diǎn)。

一位從人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)行出去，現(xiàn)在又想轉(zhuǎn)回來的朋友，告訴創(chuàng)頭條（Ctoutiao.com）小編，雖然人工智能領(lǐng)域現(xiàn)在存在一定的泡沫，但是對于人工智能方面的人才來說，現(xiàn)在是入行最好的時(shí)機(jī)。他回憶起07年自己剛畢業(yè)的時(shí)候，那時(shí)候沒人懂人工智能。“要不就認(rèn)為你是做搜索的，要不然就覺得你科幻小說看多了。”

這也是他當(dāng)年，咬牙放棄人工智能的原因。

現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域這么熱，如果有創(chuàng)業(yè)者想涉足人工智能領(lǐng)域，應(yīng)該怎么做呢？關(guān)于這個(gè)問題，小編跟他進(jìn)行了探討和交流，整理如下，希望對想要涉足于人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者有所裨益。

1、首先，要對行業(yè)進(jìn)行宏觀的把控。

如果入局人工智能，搞清楚人工智能的行業(yè)分類很重要。

從底層技術(shù)來說，有算法、語義識(shí)別、圖像分析等等類別。這些都是最基礎(chǔ)的方向，入局人工智能，只有對這些方向，才可以進(jìn)行下一步，尋找應(yīng)用場景。

而場景應(yīng)用就變得紛繁多樣，比如最熱門的智能出行，百度谷歌甚至蘋果都在自動(dòng)駕駛方面投下重注。還有智能硬件，這里所指的智能硬件不是現(xiàn)在意義上的智能穿戴設(shè)備，而是能夠搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和各種精確傳感器的交互硬件，比如機(jī)器人等等。還有大型智能化的數(shù)控生產(chǎn)設(shè)備等等，這些都是人工智能在目前可見的應(yīng)用場景。

一個(gè)入局的人，要從最基本的行業(yè)學(xué)習(xí)開始。

先把分類弄清楚，然后搞一個(gè)行業(yè)圖譜，并且能弄清楚它的上下游，這樣有助于你對行業(yè)的了解，也有助你進(jìn)入行業(yè)交流也非常迅速并且暢通無阻。

然后可以借助人工智能的行業(yè)報(bào)告，閱讀報(bào)告是最快了解行業(yè)的方式。

2、其次，要掌握人工智能的發(fā)展脈絡(luò)。

人工智能分為三個(gè)層次，計(jì)算智能，感知智能，和認(rèn)知智能。

此前，我們所接觸到的大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，大致上都屬于計(jì)算智能的范疇。計(jì)算智能是人工智能的基礎(chǔ)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)都要依賴于大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)積累。比如打敗人類圍棋高手的Alpha go，就是計(jì)算智能的代表。

然后下一階段的感知智能則要依賴傳感器技術(shù)。傳感器技術(shù)是外界隨機(jī)變量的輸入端，要實(shí)現(xiàn)設(shè)備對于環(huán)境變量的反饋，收集變量是不可缺少的一個(gè)過程。像是IPhone就打造了很多敏銳的傳感器，甚至有人斷言，蘋果將是人工智能在下一個(gè)階段的贏家。

最后就是人工智能的最終形態(tài)，認(rèn)知智能。這需要結(jié)合以上兩個(gè)層次的內(nèi)容，既要包括算法，又要包括信息的輸入設(shè)備。現(xiàn)在各大巨頭都全力布局的智能駕駛，其實(shí)現(xiàn)就是一個(gè)認(rèn)知智能起作用的過程。通過深度學(xué)習(xí)和環(huán)境變量探測，從而實(shí)現(xiàn)應(yīng)對所有問題的能力，就是認(rèn)知智能的體現(xiàn)。

3、最后是硬實(shí)力，掌握有關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科。

搭建起了學(xué)習(xí)人工智能的邏輯架構(gòu)，需要掌握的就是基礎(chǔ)學(xué)科的知識(shí)，這才是成為一個(gè)真正的人工智能人才的核心。

計(jì)算機(jī)——AI分科劃到的CS里，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)是必須的，掌握C.LABVIEW.MATLAB.以及相關(guān)編程語言，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法是入門級(jí)要求。

語言學(xué)——自然語言處理需要相關(guān)知識(shí)，說話都聽不懂，那就不叫AI了。

神經(jīng)科學(xué)——AI很重要的一個(gè)方向是模擬人腦，了解人的思維機(jī)制很關(guān)鍵。

心理學(xué)和哲學(xué)——什么是智能，人如何認(rèn)知，如何學(xué)習(xí)。這些問題都有心理學(xué)和哲學(xué)去回答。

控制論——控制AI和機(jī)械的理論，這是將人工智能以機(jī)器行為輸出的保障。

材料科學(xué)——硬件必備。

除此之外，高數(shù)、線代、離散數(shù)學(xué)、概率論等相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，電子信息工程等專業(yè)英語，數(shù)電和模電也要學(xué)。只有掌握了這些，才有可以去規(guī)劃自己發(fā)展的方向，去尋找那個(gè)自己可以切入的應(yīng)用場景。

當(dāng)然，這只是涉足人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者最基本的準(zhǔn)備，達(dá)到吳恩達(dá)教授的高度，需要的是更多的努力和汗水。人工智能已經(jīng)成了未來科技發(fā)展最關(guān)鍵的領(lǐng)域，順應(yīng)趨勢，才是創(chuàng)業(yè)成功的最大保證。

本文首發(fā)創(chuàng)頭條（Ctoutiao.com），作者：魏騰。

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