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人工智能每一次的新方法論及進展,最先消滅的是哪一類工作崗位?

發布時間:2024-06-23 15:35:44

人工智能每一次的新方法論、新范式進展,最先消滅的是哪一類工作崗位?其實現實非常的黑色幽默,最先被淘汰的,恰恰是陷入上一輪范式不能自拔的一大批專業人士。

比如上一輪人工智能,大致是用數理邏輯加分治法來一層層分解問題,然后由專門從事此領域的博士們去解決一個足夠細小的問題。比如在自然語言處理方面,光分詞一項,就由無數論文和實踐產品做了非常深入和廣泛的探索。

而大模型的問世,讓這項研究一下子變得幾乎沒有意義。很多在這方面投入了十幾甚至幾十年功夫研究的大神級人物,如果不能很快轉變研究方向找到新抓手,那么很大一部分人其實就脫離人工智能研究的最新梯隊了。

人工智能從最早的專家系統開始,歷經決策樹,向量機,深度學習等等,到現在transformer大行其道,每一輪范式更替,都會刷下一批專業從業者。這是一個行業黑色話題,新范式帶來新紅利的同時,一代老人隨老范落幕。

人工智能的博士是非常難讀的,很小一個領域,讀著讀著,應用方向突然就消失了。我熟悉的幾個浙大同學,后來在行業里玩得比較順利的,大部分都是讀到一半,發現有機會就去搞應用創業了,或者調整自己的定位,改為去發掘新的優秀大腦了。堅持原來的研究方向等待突破,除了費腦,其實也是非常高風險的人生投資。

順帶說一嘴,同時人工智能的某些科普倒很隨意,一個三線副教授,也可以大言不慚的說專家系統不算人工智能了。其實數據驅動和數理邏輯驅動,都是機器智能,不必偏廢。人類的大腦就是這種存算一體結構。因為數據驅動的方式獲得了突破性進展,就否認了邏輯驅動的意義,不過是對智能本質的認知不足而已。

其實回溯人工智能方法的更迭,每一次進步,都是在數據驅動和邏輯驅動之間的作用效果獲得了新的方法平衡,迭代向前。機器智力生產力的創造過程,比其他機器生產力的創造過程更加消耗人肉智能,這是個把人類中一流大腦當燃料消耗掉的行業。

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