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人工智能时代,更应该有独立思考的意识

人工智能时代,更应该有独立思考的意识

人工智能时代,无论学界还是产业界,都被一种狂热的思潮裹挟着,没有时间停下来思考,一直在追热点追概念追项目,在历史大潮中随波逐流。可是我们在经过算法模型快速开源近乎"炼丹”模式的洗礼后,是不是应该看一看,我们未来在哪里?

无论是处于何种身份,都应该有独立思考的意识,这个在学界是非常常见的,毕竟作为博士,必须在所处专业做到顶尖,有一无二,前沿性前瞻性的要求无须讳言。在不断向前走的时候,我们也要思考,目前做的项目成果、方案,AI的价值如何体现?技术壁垒如何?是否可以快速适应多种场景?比如,多关注数据的价值,多关注高质量数据的获取,处理和整合,在数据层面多做优化,而不是一定要在算法模型上进行调参、调变量、改架构,现在往往价值就藏在大数据里面。

并不是所有人都做AI,AI就是政治正确的,最适合自己的,要独立的思考:目前我所做的方向是否和AI交叉能更容易的落地和推广;AI和我们的数据融合后新出现了哪些价值,这些价值是否不一定以算法形式来突出,可以以数据解决方案方式突出;AI技术引入后如何规划中台,以中台方式更好地为各种场景和垂直行业赋能,降低数据获取和特征工程的重复,提升模型的复用度及泛化能力;我所引入的AI技术真的可以确保收益大于成本吗?是否能真正地落地推广或者有生命力?所有的思考都是对自身的审视,这种审视只能自己来做,并在关键时刻敢于做出和别人不同的选择,无论是学界的博士、博士后对自己课题的判断,还是工业界切实希望引入新技术来提升产品效益,都需要反思和独立思考,在大潮中环顾四周,作出决断。

冷静地判断形势

人工智能行业,目前准入门槛是很低的,开源模型普及度之高,已经处于所有计算机领域的最高程度,基本处于黑盒之下调参就能完成入门级项目的情况,反而多数人对整个学科、基础理论和其与外系统的交叉应用,理解不够深入。在别人都来这个行业狂欢时,反而要保持冷静,回到传统学科找机会,在固有的方向提升自己实实在在的能力,比如数据库、大数据、甚至前端后端开发,或者在电气机械控制等领域找到自己独特的专业能力,再回过头看AI,会发现很多AI赋能的新点子、新思路,在别人害怕时坚信自己的判断,对整个行业乃至产业的判断,在大量涌入时坚持退出,在传统专业找机会,一定要有自己的理解和判断,并一直坚持下去。目前国家开了这么多人工智能专业,恐怕就是别人疯狂时我冷静的时期,传统行业一些机会出现了,没人去仔细的思考,那么反而应该独立地审视,做判断。

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