作为程序员是不应该立即学习 ai？现在是不 ai 红利期？ ai 是不终点，未来会有技术革 ai 的命吗？
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 | 1 perfectlife 2022 年 12 月 20 日 感觉国内 ai 四小龙都半死不活了吧，百度压住 ai 也搞得自己错失了大好的互联网发展机会 |
 | 2 wzhpro 2022 年 12 月 20 日 未来是人类和 AI 共处，各做各自擅长的事情 |
 | 4 ming2050 2022 年 12 月 20 日 via iPhone 如果还在上学，可以。 |
 | 5 kongkongye OP @wzhpro 感觉生成内容的活大部分最终都能交给 ai ，人只需看看结果调调参数就好了。或者更进一步只要有规则的活都能被 ai 打击，ai 可以学习规则然后模仿。或者更进一步 ai 以后也能干创造的活？ |
| 6 kongkongye OP @mringg 不学不怕被降维打击吗？ |
 | 7 garyox64 2022 年 12 月 20 日  2 做一件事最好的时间就是 10 年前？ 而且其实 AI 已经火了好几年了吧，前几年的算法工程师就是啊 只是这玩意吃学历，吃算法，吃数学，想入还真不是很容易的事 |
 | 8 riscv 2022 年 12 月 20 日 可预见的未来：ai 生成漫画、ai 生成电影、ai 生成游戏；有一定可能的未来：ai 证明黎曼猜想、ai 搞科研。 无论哪个可能，ai 都值得学习。 |
| 9 kongkongye OP @garyox64 我还没入 ai 的门，我的理解是他们研究算法之类的是不类似之前的汇编语言这种比较底层的东西，后面应该会出类似高级编程语言这种更偏应用层更好用的方式吧？ |
 | 10 kwh 2022 年 12 月 20 日 我个人的理解是，搞 AI 跟 医生的门槛一样高。 需要相关专业的知识的积累，如果不需要相应知识的积累，那叫应用。 总的来说门槛越高，越值得学习。 |
| 11 kwh 2022 年 12 月 20 日 2 楼主啥学历啊？ |
 | 12 seres 2022 年 12 月 20 日 门槛太高 更适合 名校+硕博+高分论文 当然天赋异禀，自学也可 |
| 13 ming2050 2022 年 12 月 20 日 web3 、XR 现在其实更火。简单说说我的个人理解吧。 现在所谓的 AI 其实也挺尴尬的，感觉学术派、工程派都挺累的。如果还在学校，可以好好学学，因为目标就是学习算法细节+尝试训练，能够找到的数据集和已经训练好的算法挺多的。基本上不需要什么工具，找找网上免费的平台，就可以好好学习学习了，如果有好 idea ，发个 paper 也不是那么难的。 但是，工程派就比较尴尬了。基本上不会一个一个算法的啃了，只能先大概了解每个算法，学习下现在的热门框架。遇到一个问题，想用 AI 的算法解决。然后就卡在第一步，弄（找、自己标注）训练集。。。。。。如果第一步过去了，那后续的可能就是等待了，只要问题稍微靠谱点，一般 AI 都能训练出一个差不多的模型。 |
 | 14 ETCartman 2022 年 12 月 20 日 via iPhone 当成兴趣的话学学蛮好的，工作就算了，当你花一个月时间做个模型，业务效果没升反而降了就得好好想想月会要怎么和领导说了 |
 | 15 nightwitch 2022 年 12 月 20 日 1 这个行业现在门槛已经被提高到个人能够承受的范围以外了。 无论是训练成本，还是数据集收集和标注难度。 |
 | 16 MMMMMMMMMMMMMMMM 2022 年 12 月 21 日 我的判断是 : AI 现在大概处于指数增长的一个转折点吧 好比 chatgpt 生成 mid journey prompt 这种用法 --- an AI for another AI = 一个输入简单自然人类语言 就能输出高质量插图的产品 未来打算构建一个 AI 产品 , 应该都会站在其他 AI 的肩膀上 , 相辅相成 , 智能程度指数进步 |
| 17 MMMMMMMMMMMMMMMM 2022 年 12 月 21 日 你还在读书的话 , 可以去学 已经码了很多年的话,那来不及了 |
 | 18 lrigi 2022 年 12 月 21 日 via iPhone 学着玩玩可以吧，做个简单的自动驾驶 /强化学习 demo 或者拿 GPT-neo 做点有意思的东西 |
 | 19 findex 2022 年 12 月 21 日 5 @perfectlife 我觉得你说的不对。AI 是未来，百度未来发展自有打算，你别想多了。 AI 值得学习。最近在看课程，我虽然很感兴趣，但是时间是真的不够用的。永远有做不完的事…… 国内的互联网环境还是电商气太浓了，不太注重科学技术的发展。单看百度愿意深度搞 AI ，就为百度点赞。百度的机器学习也做的很棒，自然语言处理也做的很棒，开源出来的自然语言处理项目被 Mozilla fork 当成典范。 字节跳动也还不错，华为比较刚，华为是真的在做挑大梁的事，其他的国内公司就算有胆量但是能力还是需要一起加油。电动车厂跟进速度很快。TX 风气不正，游戏、社交公司，软件没啥创新，技术也是抄别人的。 国内厂商已经自己研发出了显卡，创立者以前是在英伟达的，可以战一下老的 nvidia/amd 显卡，玩 dx9 的游戏，机器学习速度也还不错，得用国内厂商出的 sdk 。算是“借鉴”这个时代的图形显卡的技术方案，然后创新。如同以前在汽车厂打工，现在自己开始造某某牌汽车。其实这个地球上早就没有了什么纯的某地研发，通过并购公司，合资生产早就很多年了，但是这次是核心技术在中国。美国的高科技公司也是通过并购等方式垄断的。虽然国内起步晚，但是还是要为中国点赞。我希望大家自信点。现在能和美国搞技术叫板的只有中国，在很多技术方面上欧洲都弱爆了（当然欧洲还是有很多可圈可点的高科技技术）。美国是走的孤立竞争对手线路，然后把欧洲掐的死死的，国内是在“你懂得”。 -- 从程序工作者的角度看待工作后学习 AI 这件事，可以将 AI 作为 AI Engineering （人工智能工程），而不需要研究 AI machanism (人工智能知识理论知识），这是要 AI 科班出身的人研究的东西，和程序开发相关性不是太大，更多的是理论+实践。程序只是一种操作方式。举个例子，你是高级木工，现在有工厂研究出了高科技斧子，你可以用高科技斧子做个更好的木工，而不需要去研究如何制造和完善这个高科技斧子。当然如果你感兴趣，可以尝试。但是不要迷失方向。 如果你是 AI 科班出身，理论知识扎实，学习一些程序语言辅助，将会大幅提高你的研究速度。 -- v2ex 上的小伙伴们在认知水平上或不同，多一些不认同的声音也许是件好事。因为了解的消息不对称和工作领域不相同，认知层面上也有偏差，希望有更多的看法，无论是正面的还是反面的。 -- 是否值得学习这件事取决于自己的认知和对未来的憧憬。所以题主也许想问的应该 AI 能做什么，作为程序员学习 AI 怎么恰饭，如何下手，以及难度。 |
 | 20 leonshaw 2022 年 12 月 21 日 via Android 现在谈到 AI 大多指深度学习，有没有技术革 AI 的命不知道，但一定有技术革深度学习的命。估计大概率是量子计算。 |
 | 21 InHello 2022 年 12 月 21 日 我记得这玩意很吃学历的吧 |
 | 22 binbinjp0915 2022 年 12 月 21 日 先把线性代数+高等数学+概率论+优化论 盘清 |
 | 23 babyformula 2022 年 12 月 21 日 4 @findex 百度? 还是省省吧, 吃人血馒头的主, 想想药家鑫你还点赞吗? 互联网可能是真的没记忆吧呵呵 AI 四小龙饿的吃不上饭, 这是事实. 初创也罢巨头也好, 作为企业首要任务是活下去, 填饱肚子才会谈精神理想, 不然就像只会空谈“何不食肉糜”一般廉价不堪. |
 | 24 cnbattle 2022 年 12 月 21 日 个人理解 ai 注定少部分人，高成本，持续投入的东西，成本越来越高， 论文算法模型都是公开的，模型实现成本会卷的越来越低，但训练成本则几何增长，变成 资本游戏 比如 前几天火的 chatGPT ，相关新闻说训练成本预计 1200 万美元 |
 | 25 mepwang 2022 年 12 月 21 日 AI 缺乏确实的应用行业背景与盈利前景，赚不到钱 /缺乏市场想象空间。现在搞 AI 的公司都是在补贴 AI 团队 |
 | 26 libook 2022 年 12 月 21 日 作为程序员是不应该立即学习 ai ？ 不是，除非你想清楚要干嘛。 现在是不 ai 红利期？ 已经结束了。前些年出现过投资热，不过后来证实大多都是拿 AI 概念忽悠投资和用户的，现在估计投资商都很谨慎了。 ai 是不终点，未来会有技术革 ai 的命吗？ 远没到那个时候。现在 AI 本身还处于初级阶段，基本都是专能性的，未来 AI 领域内很可能还会有新技术自己革自己的命。 |
 | 27 particlec 2022 年 12 月 21 日 我的理解是 ai 是未来的主线，但是鬼知道什么时候能成为主流，也许 20 年之后，然后你快退休了？ |
 | 28 a852695 2022 年 12 月 21 日 1 @findex 非常客观和中肯的见解！很多人说门槛高，要不就是调参侠，但是很少人会思考到 AI 技术也就是一门工程技术，普通来 V2 的人大部分都是做工程的，很少有搞学术研究的，只要能用 AI 去解决到实际的业务问题或者说提高点效率，就已经超越大部分人了。 |
 | 29 vicalloy 2022 年 12 月 21 日 1 AI 其实是一个资源密集型产业。 关键看你有多少算力、多少数据。 真正需要做模型的人反而不多。 真正做模型的那一部分人，各方面要求会很高（需求量也非常非常小）。 对于大多人来说，也就拿现有模型做个训练，用用预训练模型。 至少对于绝大多数人&公司，自己设计一个模型，效果远不如那些通用模型。 对这部分人来说，所谓的 AI 就是个 API ，具体实现是深度学习还是其他方法，基本没有区别。 |
 | 30 zypy333 2022 年 12 月 21 日 我最近刚开始学，完全是凭兴趣，我感觉讨论这个有点像那个蜀之鄙有二僧，学历门槛年龄门槛都是不想学的理由，想学现在开始学就行了 |
 | 31 zooo 2022 年 12 月 21 日 搞 AI 没有资源不行的，稍微大一点模型训练都需要 8 张 A100 训练一天，哎，没那么多卡 |
 | 33 ForestCo 2022 年 12 月 21 日 2 作为一名从业四年 AI 芯片设计师表示，加入 AI 不一定要从算法入手，很多芯片公司也招工具链相关的，最低门槛只需要会 C 就行了。 |
 | 34 DefoliationM 2022 年 12 月 21 日 好，研究 ai 为什么没有人格的任务就交给你了。 |
 | 35 hazardous 2022 年 12 月 21 日 @perfectlife 反了，百度是已经失去了互联网之后才押注 AI 的。 |
 | 36 HankAviator 2022 年 12 月 21 日 via Android 未来大多数人不需要学 AI ，只需要简单了解运作原理就可以。打个比方，开车的人不一定会修车，而大多数更没有造车过。 编程也是一样，等到发展到一定程度，每个领域最后自然有两三个最常用的语言。现在去学 AI ，不提理论基础，没多久算法被淘汰了怎么办 |
 | 37 ynkkdev 2022 年 12 月 21 日 @babyformula #23 药家鑫？你想说的是魏则西吗，也是够黑色幽默的回复了 |
 | 38 futou 2022 年 12 月 21 日 1 国内 AI 的门槛一点都不高。国内绝大多数公司做的事是：a. 用经典模型但搞好数据集，b. 复现 /跑通顶会代码。真正有能力做到对 DL 问题进行理论优化的凤毛麟角。 |
 | 39 muzuiget 2022 年 12 月 21 日 理解基本概念，知道怎么做应用就行。就好像游戏引擎一样，是学用游戏引擎来做游戏，而不是学游戏引擎那些底层细节，比如显卡 API 、3D 模型数据文件等等，学不完，也学不会，留给那些大厂搞就好了。 |
| 40 babyformula 2022 年 12 月 22 日 @youngce 害, 手嫖打错了. 如果是药家鑫也就好了, 但这都改变不了百度靠医疗竞价大吃人血馒头的既定事实, 现在也还在吃 |
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