为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？

　　目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。
　　1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。
　　2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。
　　3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。
　　最根本的原因是人工智能是错误的！
　　人工智能想实现像人类一样地思维，但人类的思维并不是以计算为基础的，因而以计算机为基础的人工智能显然是弄错了方向，注定会一败再败，没有侥幸的余地。
　　机器有没有可能不以人类大脑的方式实现类人思维？没有可能！因为我猜人类的思维方式很可能是宇宙中唯一可行的思维方式！这也许是人类至今还无法发现外星文明的主要原因。
　　我这辈子都在研究大脑思维，自以为破解了意识之谜，但也知道想要人们理解真的不容易，因为这需要超凡的想象！为什么需要想象？因为没有感官直觉！要是有感官直觉的话，还会有我什么事？
　　尽管如此，但还是希望能有人理解，只有到现在，我才会理解为什么明知不可为却还要为之。
　　2012年后的这次人工智能主要是因Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton这三位大佬打造的深度神经网络体系，移动互联网的普及提供了大量数据，硬件成本下降使得单位算力价格降低，但是本质上还是基于统计学的，并不能算真正意义上的智能。
　　深度神经网络的核心在于BP算法、SGD、小批量样本学习，各种变种网络大多是在层与层之间的权重、链接方式，神经元激活函数做文章。通过隐藏层的权重、链接方式、激活函数来产生大量特征，解决了此前需要专家知识构建特征的难题，抛开特征生成方式的其它内容和之前的算法并没有多大区别。神经网络的损失函数本质上是一个非凸问题，并不满足KKT条件，数学界对它的认同远不如SVM，但是架不住它在工业界的应用效果不错。这也造成了这波AI变成了拼数据、拼算力、天马行空的结构魔改的奇葩现象。
　　算法的落地上大部分是在图像、文本、语音三个大类上。图像层面具体体现在安防、交通、巡检、OCR，这类项目大部分2G的，一般的公司根本拿不到；文本方面用的多的是智能客服、智障音箱、企业内部搜索殷勤（知识图谱）、舆情分析、翻译；语音上某飞的那个乌龙大家都懂的，具体产品上就是大家手机里面的语音输入、录音笔配套的音频转文字，应用场景和频次也没那么多。至于其它变相场景真够呛。
　　如果说有突破点，那大概率只有对抗生成网络了，毕竟人家缩写牛逼， 不要怂就是GAN.
　　目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。
　　1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。
　　2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。
　　3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。
　　人工智能是一项技术，是一种工具。它如果能够被很好使用，与具体业务相结合，将能发挥很大的作用，但是并不是说只要把人工智能系统开发出来，所有问题都会自动被解决。
　　人工智能工作，是一个伪概念，没有这一说法。故意瞎扯问题，大街小巷有人找这个工作吗？风扇就是人工智能产品。
　　全社会主要问题是：人工智能无人超市。人工智能无人驾驶。人工智能无人工厂。人工智能无人学校。这个就是高科技烂尾楼。
　　人工智能工作前景严峻，因为最近AI四小龙降薪裁员，找不到落地方案，然后大家都以为AI出现问题了。最近几年人工智能崛起是因为深度学习在图像识别和语音识别获得了突破，这是因为深度学习在感知领域获得了突破，是通过大数据实现了智能，然而对于一般的通用智能深度学习还是无能为力，但是人工智能面临绝境，认为人工智能要陷入低潮了，但是正因为人工智能还没有成熟，所以才是一片蓝海，等到AI成熟了，你进入就没有机会了，只有杀红了眼的价格战。
　　他们试图同深度学习实现通用智能，但是没有什么突破，我认为我已经掌握了一般智能的实现方法，所以我不认为人工智能会进入低潮，相反可能带来巨大的飞跃。为了实现普通智能我正在开发操作系统编程语言和深度学习框架，一般人是看不懂这些跟一般智能有啥关系，但是如果不是因为有用我为什么做这些研发呢？谁掌握了人工智能核心技术谁就有机会站在人工智能潮头。
　　说人工智能工作前景越来越严峻了是因为以后人们会越来越了解人工智能，所以需要很严格的控制好，所以说是前景越来越严峻了，因为认知的人多了。但不管人工智能是什么，这几年我们在很多领域都取得了很大的进步，从机器视觉到游戏。人工智能正从一个研究课题转向早期的企业应用。谷歌（google）和facebook等公司在人工智能上下了巨大的赌注，并将这项技术应用到了自己的产品上。人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展。
　　既然推荐过来了，那就用大龄码农的视角主观臆断一下。
　　人工智能AI的概念早就有了，想想你看过的科幻电影就是可以，这个人类美好的设想，人们也从没停止追逐的脚步。
　　只是一直也没什么突破，随着互联网的发展，大数据领域有了一些近展。
　　人们生活的方式很多都发生在互联网上，数据的获取就变得容易了，
　　存储这些数据也需要有好的方案，谷歌的分布式存储发布，大数据迎来了一波发展。
　　AI想要做出分析，是离不开数据的，机器没办法天生就有分析的能力，需要大量的数据做为分析的基础，
　　所以AI也被人们重新拿出来，炒作了一番。
　　从现在的结果来看，是有一些进展，但离人工智能还差的非常远的。所以大家更多的提智能，智能城市，智能工厂，智能汽车。
　　就是加上一件好看的外衣罢了。
　　解放人力，辅助人类，这方向肯定没错，有了想象才会有为之奋斗的目标。
　　现在AI行业下滑是被高估的结果，回落也很非常。
　　因为随着人工智能的不断发展进步会砸掉越来越多的行业使越来越多的人失业，就像现在的网购干掉实体店。靠体力工作的职业就不用说我，那些靠脑力劳动的职业比如教师、医生、律师等等随着人工智能的不断成熟，终将会被取代。所以，为了你和我的饭碗，相当一部分人会反对人工智能的向前发展。但是，历史的车轮、科技进步的车轮是不会以人的意志为转移的，我坚信，人工智能发展的前景是非常光明的，谁也阻挡不了，只有顺势而为才不会被时代抛弃。