又到年底了，這不，今年的斯坦福全球AI報告終于發(fā)布了！
斯坦福全球AI報告是從去年開始，由斯坦福大學發(fā)起，匯集麻省理工學院、哈佛大學、OpenAI、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授，從學術(shù)、工業(yè)、開源、政府等方面，追蹤和分析人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。
其中斯坦福大學、麻省理工學院、哈佛大學都是目前AI和機器人等學術(shù)領(lǐng)域的最高學府，也是AI人才的“搖籃，該報告可以說是具備相當?shù)臋?quán)威性和可信度。
AI“網(wǎng)紅級科學家吳恩達為報告提煉了以下兩個結(jié)論：
1.AI正在快速發(fā)展，不管是學術(shù)界還是工業(yè)界都是如此。
2.AI的發(fā)展仍不均衡，在多樣性、包容性方面仍需努力。
其中一個典型的特點就是美國無論在論文發(fā)表、創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量及AI綜合實力上都是全球第一。
中國AI追趕的速度也相當驚人，例如論文數(shù)量、學習AI及機器學習學生數(shù)量以及機器人的部署等方面，正在奮起直追。
而值得關(guān)注的是，據(jù)報告顯示，2017年全球機器學習（ML）人才需求已經(jīng)是2015年的35倍！
從近期國內(nèi)外各大互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)求賢若渴“搶人的勢頭來看，AI人才短缺早已成為整個行業(yè)共同的難題。
此外，最近業(yè)界還曝出AI相關(guān)專業(yè)應屆博士畢業(yè)生年薪高達80萬、62%的中國高校相關(guān)畢業(yè)生選擇去美國工作等消息，讓人對如此“人才荒感嘆不已。
與此同時，有人發(fā)出疑問，傳統(tǒng)程序員能不能轉(zhuǎn)行AI？現(xiàn)在轉(zhuǎn)行算晚嗎？
答案當然是可以的！
但是，對于傳統(tǒng)程序員來說，AI行業(yè)的門檻和難度都不低，傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行需要經(jīng)過系統(tǒng)和深入的相關(guān)專業(yè)知識的學習，并非易事。
我們今天就從AI最基礎的機器學習（MachineLearning，簡稱ML）為例，與大家探討一下程序員轉(zhuǎn)行AI領(lǐng)域。
什么是機器學習？
首先，機器學習是AI的入門，也可以說是一個分支。
其次，從字面上來解釋，機器學習就是讓機器實現(xiàn)自我學習，模仿或?qū)W習人的行為，并不斷完善自己。
再者，要掌握機器學習并不簡單，它是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
簡單來說，機器學習是一門極具基本功的學科或領(lǐng)域，除了程序語言外，還需要掌握數(shù)學基礎（數(shù)學統(tǒng)計）、經(jīng)典算法等一系列專業(yè)性較高的知識。
因此，從事機器學習的人主要包括兩類人。
第一類，是程序員出身，并具有數(shù)據(jù)基礎。
第二類，則是擅長統(tǒng)計學，同時熟悉算法和程序語言。
與數(shù)據(jù)打交道
數(shù)學是機器學習的一大門檻。
機器學習不僅需要大量的數(shù)據(jù)積累，更要輸出特定的算法模型，以便讓機器實現(xiàn)自我學習。
這一過程需要經(jīng)過復雜的數(shù)學計算，其中包括大量的數(shù)據(jù)挖掘和分析。
基本所有常見機器學習算法都需要的數(shù)學基礎，例如微積分、線性代數(shù)、概率學、統(tǒng)計學等知識都不可或缺。
所以，機器學習入門的第一步就是與數(shù)據(jù)打交道，學好數(shù)學非常有必要。
從“術(shù)到“道
算法和程序語言的區(qū)別在哪里？
通俗的來說，算法是處理解決問題的思路及辦法，程序語言是按照一定語法把算法表達出來。
算法，就是一系列清晰的指令和邏輯判斷，以計算出結(jié)果。算法的優(yōu)劣不僅體現(xiàn)在時間、空間，還對執(zhí)行效率和結(jié)果起到?jīng)Q定性作用。
現(xiàn)在機器學習領(lǐng)域有很多的經(jīng)典算法，例如感知機、KNN、樸素貝葉斯、K-Means、SVM，AdaBoost、EM、決策樹、隨機森林、GDBT，HMM等等。
程序語言，就是用來定義計算機程序的形式語言，例如常見的Python、C++、Java、Lisp、Prolog等。
它是一種標準化的交流形式，用來向計算機發(fā)出指令。任何一種程序語言都能夠正確的定義和處理計算機所需要的數(shù)據(jù)，并在不同情況下執(zhí)行適當?shù)男袨椤?/span>
如果將程序語言比喻為“術(shù)，就是指數(shù)據(jù)執(zhí)行和處理的能力。
而算法則是“道，也就是解決問題的方法或思維。
傳統(tǒng)程序員主要運用的是程序語言，即“術(shù)，而到了機器學習層面，更多地將利用的是算法，借助算法建立各類模型，以實現(xiàn)學習，就是所謂“道。
從“術(shù)到“道轉(zhuǎn)變，不僅是對程序員的能力的考驗，更是思維模式和處理方式的飛躍，難度同樣不小。
理論結(jié)合實踐
如果說大數(shù)據(jù)是燃料，算法就是鍋爐。
然而，所有的AI產(chǎn)出必須應用到各行各業(yè)中，否則毫無意義。
所以，AI非常強調(diào)應用，機器學習亦是如此。
如今，各大企業(yè)都在強調(diào)應用場景，努力實現(xiàn)AI的商業(yè)化落地。
在全球，盡管美國在研究和學術(shù)上領(lǐng)先優(yōu)勢明顯，但在應用場景上，國際上普遍認為中國要強于美國，也就更有利于AI的落地。
因此，在一頭扎到專業(yè)知識中去的時候，也要多多結(jié)合實際應用場景，理論結(jié)合實踐，全方位考慮問題。
針對不同的行業(yè)、不同的應用場景，融入不同的程序語言、框架、算法在機器學習領(lǐng)域都是家常便飯。
終身學習
面對快速變化的時代，每個人都需要通過不斷地學習、完善自己，才能趕上時代的步伐。
如今，AI不再是學術(shù)機構(gòu)或研發(fā)實驗室的理論研究，它也成為一種顛覆或改變整個社會的基礎性技術(shù)，從而帶給我們?nèi)碌纳詈凸ぷ鞣绞健?/span>
傳統(tǒng)程序員轉(zhuǎn)行AI同樣需要以顛覆自己、塑造全新的自己為目的，養(yǎng)成終身學習的習慣，從而獲得更廣闊的發(fā)展空間
由于機器學習等AI相關(guān)技能不僅依賴專業(yè)知識和實踐，還需要系統(tǒng)性的學習過程和深厚的學術(shù)氛圍，因此AI人才往往都畢業(yè)名校，并有較高的學歷，更有大量中國高校畢業(yè)生遠赴美國繼續(xù)攻讀博士專業(yè)。
所以，如果有條件的話，傳統(tǒng)程序員在自我學習的過程中，前往高校和科研機構(gòu)再深造或充電，對于轉(zhuǎn)行也非常有必要。
同時，努力將學習和研究結(jié)合到具體的應用場景和實踐中，勢必將獲得事半功倍的效果。
畢竟，AI早已公認為未來10-20年最重要的科技創(chuàng)新“利器，并成為全球各個國家的共同爭奪的新戰(zhàn)略陣地和目標，其發(fā)展前景可期。
斯坦福大學計算機科學系和電氣工程系的副教授、斯坦福人工智能實驗室的主任吳恩達
最近，業(yè)界活躍的吳恩達發(fā)布了AI轉(zhuǎn)型手冊（TransformationPlaybook），為企業(yè)用AI改造公司出謀劃策。
其中就提到企業(yè)內(nèi)部建立內(nèi)部AI團隊的重要性。
設想一下，未來各大公司內(nèi)部都設有AI部門，將是怎樣的景象？
綜上所述，AI前景廣闊，轉(zhuǎn)行AI何時都不算晚，最重要的是養(yǎng)成終身學習的習慣和堅持不懈的信念。
程序員，你準備好了嗎？
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