智能千变模板在人工智能里的重要性

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。

2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。

人工智能时代已经来临，5G技术对社会生产力产生了巨大变革，未来的6G、7G、8G我相信离我们也不远，我相信这是人类社会的共同期待。智能千变模板和云推机就是人工智能领域下衍生出的应用产物，对个人和企业都产生了巨大作用。

2018年11月22日， 在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。

了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。

人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。

三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

人工智能的发展速度比较快，但是由于人工智能与大数据和云计算在技术体系结构上具有较多的重合（都是以分布式存储和分布式计算为基础），所以不少高校会选择开设大数据专业，以及云计算专业，单独设立人工智能专业的高校并不算多。从目前云计算和人工智能行业的发展情况来看，人工智能专业的就业前景还是比较广阔的。

人工智能专业的毕业生，可以重点关注以下几类岗位：

第一：人工智能运维岗位。人工智能运维岗位是目前需求量相对比较大的岗位之一，随着大量的行业企业纷纷开始采用云计算平台，未来云计算运维的岗位需求量会进一步扩大。人工智能运维岗位涉及到虚拟化技术、存储技术、监管和安全等技术，整体的知识面还是相对比较广泛的，而且对于从业者的动手实践能力有比较高的要求。

第二：人工智能开发岗位。当前人工智能平台正在从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，这个过程会陆续释放出大量的岗位需求，目前有不少研究生会从事大数据平台开发岗位，而且薪资待遇也相对比较高。实际上，当前平台开发岗位的整体需求量都比较大，物联网平台开发、云计算平台开发等领域也有较大的人才需求量。

第三：软件开发岗位。人工智能专业的毕业生也可以选择从事传统的软件开发岗位，未来在软件开发领域有大量的开发任务都将基于云计算平台来完成（PaaS），产业互联网时代，人工智能平台将不断拓展程序员的开发边界。另外，人工智能平台与大数据平台、物联网平台和云计算平台之间也存在非常紧密的联系，掌握人工智能平台也很容易向其他几个平台发展。