人工智能达到什么水平?人工智能有什么方向?

人工智能就业方向及前景

人工智能就业方向及前景人工智能就业方向及前景主要有:机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

人工智能专业的课程体系《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》。

《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

智能专业就业前景怎么样

前景可以的。人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。

人工智能技术应用就业方向及前景

人工智能就业前景很不错，就业方向主要有机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别。掌纹识别、专家系统、自动规、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。

列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。人工智能技术应用就业方向及前景:

1.算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2.程序开发工程师。

一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3.人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4.智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5.AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件如 GPU 芯片的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能就业方向及前景分析 未来好就业吗

人工智能的未来就业前景是很不错的，可以从事的就业方向也有很多，如通信、软件工程、工程开发、自动化等方向。 人工智能就业前景 未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点:第一，智能化是未来的重要趋势之一。

第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。 在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。

另外，由于相关人才的数量比较少研究生培养为主，而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。 人工智能就业方向 人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。

研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。 人工智能专业的主要就业方向有:科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造等。

人工智能专业就业方向有：科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化，通信，机械制造等相关领域的有关企业、研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等岗位等工作。在信息通信、计算机、智能技术类等学科方向的学校或科研单位继续深造。

人工智能专业就业方向及就业前景怎么样

1人工智能专业就业方向是什么

人工智能专业的就业方向：

(1) 算法工程师，进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。

(2) 程序开发工程师，完成算法实现，项目落地及各个功能模块的整合。

(3) 人工智能运维工程师，大数据与AI产品相关运营、维护产品产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

(4) 智能机器人研发工程师，研发方向主要从事机器人控制系统开发、高精度器件的设计研发等。

(5) AI硬件专家，创建AI硬件的工业操作工作，大科技公司目前已将采取了措施，来建立自己的专业芯片。

2人工智能专业就业前景怎么样

近年来，中国人工智能发展迅速，国家也高度重视人工智能领域的发展。我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供求比例严重失调。

人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。

随着人工智能的持续火爆，越来越多求职者的求职方向转为人工智能相关岗位，特别是偏基础层面的岗位。以算法工程师为例，供应增幅超过100%。从薪酬来看，人工智能的就业薪资目前处于各个行业薪资水平前列。

随着当前人工智能企业增多，人工智能人才的紧缺程度加剧，特别是语音识别岗位的人才供需缺口更大。

人工智能作为被广泛认可的具有“未来”特点的专业将在未来技术学院的建设中得到进一步发展。

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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

利用计算机模拟大脑的方向，计算神经科学注重神经元层面的模拟，但智能并不产生于神经元层面。多数生物的神经元都类似，但智能却天差地别，原因可能在于神经网络的差异，如智力较高的灵长类生物的细胞要比啮齿类动物的神经网络更加复杂。
研究大脑有不同的学科，心理学，认知科学，认知神经科学，神经生物学，甚至分子生物学等，不同的学科在不同的尺度下研究大脑，就像我们在不同的倍数的显微镜下观察一个物体，更大的尺度意味着我们能看到更宏观的东西，但可能忽略了某些细节，相反，更小的尺度意味着我们能够观察到更多的细节，但忽略了宏观的整体性。利用计算机模拟大脑需要一个合适的尺度，现有的计算神经科学尺度略小。
利用计算机模拟大脑涉及两个方面的学科，第一是计算机科学，第二是脑科学，目前二者结合的发展显然不能让人满意，问题出在哪里？原因不在计算机科学，而在神经科学或者是脑科学。现在多数的神经科学文献研究发现的都是相关而非因果关系，例如杨扬、蒲慕明等人发现恐惧经典条件反射的学习可以引发听觉至杏仁核神经通路中突触的形成和增长[7]，这是一种相关关系，但为什么突触的形成会导致经典条件反射是不清楚的。神经科学或者脑科学需要一个像牛顿那样的仁波切，能够整合现有零散的脑科学的实验证据，形成理论框架，提出合适的模型。就像杰夫·霍金斯[8]认为的那样，神经科学需要一个自上而下的理论框架，哪怕是错的。一旦模型提出来之后，相信计算机人员可以很快的在计算机上模拟出来。

所以合理的人工智能实验者应由神经科学和计算机人员组成，其中神经科学尤为重要，因为他们需要综合现有神经科学的实验证据来提出模型，同时，在计算机模拟的过程中发现问题后，还需要修改自己的模型。这个模型不应该拘泥于其形式是否与大脑内的神经元相同，而更应该关注够其是否能说明生物学习行为的产生和其原理。因此这是一种自上而下的模拟，从学习行为出发，至原理至模型。错误的做法是自下而上的模拟——从单个神经元出发的模拟，这会让这个方向产生极大的困难和挫败感，毕竟人类大脑的神经元有近千亿个，突触的数量更要高上2-3个数量级，可惜的是，这便是目前计算神经科学做的。

      人工智能的发展一直是一个具有潜力和争议的热点话题。有人说要大力发展人工智能，也有人说人工智能会危害人类。那么人工智能的话题有多热门呢？我们是否还在大学课堂上专门讨论人工智能的发展？我们应该提倡还是抵制？

     未来有什么政策要制定，人工智能发展到什么程度？我不认为讨论的最后会有什么积极的结果，但是在讨论的过程中，我们还是得出了一个结论：虽然人工智能的发展是不同的，但是它并没有影响到它迅速发展成为一项由微软、阿里巴巴、百度等众多行业巨头发起的新技术，庞大的数据也证明了人工智能的未来市场前景非常可观。

        在这个巨大的市场潜力中，人工智能在工业领域的应用占有很大的市场份额。到目前为止，人工智能在工业领域的具体应用大致可以分为两类：一类是与传统自动控制相关的商业和技术领域，是指利用设备或装置使机器达到一定的工作状态或参数，设备或生产过程按照预定的规则自动运行；二是利用企业生产和服务过程中积累的历史数据进行深入学习等人工智能模型算法能够发现数据的内在规律和新的价值，可用于改善工业企业的设计、生产和服务等环节。

        在以上两类人工智能应用中，很多已经投入生产，甚至有些已经在工业领域取得了初步成效。例如，工业领域一直提倡的工业自动化，在很大程度上是将人工智能技术结合起来，提高企业效率，降低生产成本，增加安全系数。但尽管如此，中国的人工智能技术仍然需要突破，或者我们需要更多高科技的工业智能产品，我们需要精通人工智能技术的人才。

人工智能研究的领域主要有五层，最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。

年初，“阿尔法围棋”横扫中韩等国顶级棋手，10月它又被自己的新版算法“阿尔法围棋－零”战胜。人工智能领域的一系列新现象、新突破，让人眼花缭乱、目不暇接。

无论是将人工智能称作“下一个风口”、“最强有力的创新加速器”、“驱动未来的动力”，还是关于它会不会比人类更聪明、甚至取代人类的争论，都说明人工智能又一次迎来发展高潮。

与以往几十年不同的是，人工智能这一轮高潮，是科技进步的水到渠成，也是与生活和工作相关的科技应用快速发展的结果，被嵌入十分广泛的生活场景中。有科学家因此认为，“我们或许将成为与人工智能真正共同生活的第一代人”。

不怕机器记性好，就怕机器会学习。像“阿尔法围棋”这样的机器自我学习技术基于三方面要素：互联网大数据、强大的运算能力以及深度学习技术突破。它们共同造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，更加自然的人机对话，乃至可以像“阿尔法围棋”一样去找寻规律、自我决策，其中最核心的是深度学习。

那究竟什么是深度学习？一是通过算法给机器设计一个神经网络；二是通过大量标定的数据样本训练神经网络，让它认识外部世界。以前，一个应用要通过非常精确的算法来描述，但是今天，我们不知道该用什么精确模型来教计算机，只能拿非常多的数据样本让机器比对学习，举一反三。

具体到“阿尔法围棋”，它还使用了强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。后者是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。

只需要先教“阿尔法围棋”一些人类摸索出的基本下法，然后让它与自己大量对战，就可以飞速提升水平。而“阿尔法围棋”的最新版本“阿尔法围棋－零”具备了无师自通的能力，在没有人类知识与对决训练的情况下，“从零开始”自己与自己对弈，仅3天后就战胜了自己的前辈。

搜狗首席执行官王小川认为，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。

“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作。”王小川说。

前百度首席科学家吴恩达、香港科技大学教授杨强等众多全球顶尖人工智能专家都认为，人工智能下一个重要突破口是“迁移学习”，这也是人工智能未来的发展方向。简单说，“迁移学习”类似中国成语里的“触类旁通”，就是机器将在一个领域学习掌握的技巧、经验和能力，迁移到一个新的有一定关联的领域里再应用，这样在新领域里，它就能省去大规模数据训练，只需一小部分数据就能迅速“成才”。当机器具备这种能力后，将使人工智能迈入全新层次。

按照人工智能“弱智能”、“强智能”和“超智能”的划分，当前乃至很长一段时间，人工智能还处于“弱智能”阶段，还只能局限在特定的封闭领域。比如，“阿尔法围棋”只能在封闭场景通过数据样本学习和对弈训练提高下棋能力，并不能发挥创造性。到了“强智能”和“超智能”阶段，人工智能就能像人类那样学习、决策和反思，解决不同领域的各种复杂问题。

尽管如此，仅靠当下的人工智能技术水平，人类就已经对机器的计算与“算计”产生高度依赖了。从购物网站的精准推送到电视剧的编剧、再到无人驾驶汽车，生活中的人工智能可谓无处不在。

未来是人工智能高速发展时期，敬请期待。

人工智能在某些领域已经达到了登峰造极的程度，例如，阿发狗接连击败围棋顶尖高手就是实例。
在某些领域，人工智能就差强人意了，还有比较长的路要走。例如，自动驾驶，还有待完善。

现在的人工智能最新发展是可以进行学习、判断，但由于人工智能只能在某一特定学科里面学习，无法做到全面智能化。所以，在可知的将来，人工智能只能为人类服务，暂时威胁不了人类。

人工智能的最高境界就是智能机器人可以独立思考对错，甚至可以自己修复自己，综合几点就是让你感觉你对面坐着个人而不是机器，现在的技术完全达不到，目前只能局限在预先设定程序让机器人做出预定的程序反应；也许有人会问什么时候我们才知道我们成功了呢？很简单，什么时候机器人违抗人类的命令，他认为是错误的拒绝执行，是的这里就会把“它”改成“他”了，但那时候也是霍金说的人类大灾难的到来。