现在的大数据、AI 这么火,会不会像曾经的 Android 和 iOS 一样,五年后也回归平淡?

大学学的文科,后来毕业参加了当时特火的移动培训,干了有四年了吧,都是基于应用开发,不能说应用开发没前途吧,至少都是业务业务,干好了就架构架构。但是从去年开始吧,感觉AI方向越来越火,简单了解了一下,转AI开发和现在工作完全不太沾边,本人想以后的职业方向以技术为主,所以想找个靠谱的方向,一条路跑到黑,所谓术业有专攻吧,先精通一门,在涉猎其他。向各位大神请教一下,是继续坚持移动应用开发,还是转AI的方向呢…
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谢邀,我认为人工智能能否火下去是伪命题。相反,现阶段的AI技术的落地能力还很有限

对比来看,移动端开发本身就是落地的实用技术,你可以用来做手机游戏,也可以开发拍照软件,有丰富的业务需求。而人工智能是学科、是技术手段、是通用框架,所以现在和未来最大的困难不是在于会不会火,而是怎么更好的落地应用?没有业务需求是很难撑起大量企业的,那个时候也就不存在人才缺口了。

不难看出,优秀的人工智能企业都有实际的应用场景,不过主要是集中在视觉、语言上,而大部分企业其实是需要更加通用的业务场景。现在每个大一些的企业都在砸重金招聘机器学习工程师、研究员,美其名曰是为了业务扩展。但实际来看,很多公司只是在做人才储备,它们只是需要这么一个部门,而业务上是否需要机器学习、机器视觉、自然语言处理,还不是非常明朗。以金融服务类公司为例,不少公司都重金从学校挖了一批做机器学习的人,我们自己每天担心的是无法为企业创造价值,而老板总担心我们要跳槽,双方的体验都不够好。这其实指出了一个人工智能的一个困境,就是现阶段无法在大部分企业的业务中落地,对于很多企业来说人工智能(机器学习)可能还太早了一点。

管理层往往也缺乏对于其真实能力的理解,只知道很重要,必须成立这么一个部门。老板往往有两种极端,一种认为人工智能可以解决一切问题,一种认为我们什么都做不了只是来装点门面的。从另一个角度来看,很多企业需要人工智能来讲故事,来支撑良好的估值和获得投资。试问各位看官,你们老板有没有发邮件说我们企业要扎根AI,大鸣大放?至于AI现阶段到底能做什么,大部分老板其实是不大清楚的,但在一片邮件转发中我们似乎已经实现了全面AI化。

换个角度来看,一个比较健康的状况应该是企业有了业务需求,再去招聘相关人才,这样的话员工有事做企业也获利。然而现在不少的企业的是先去招聘人工智能相关人才,来了再看看能干点什么。这种情况下,企业可能难以获利而AI人才觉得自己每天无事可做,而其他员工觉得AI组光拿钱不干事,从各种角度来看不是一件好事。

那么企业为什么要做这么出力不讨好的事情呢?除了战略性防御以外,这其实是赌赌的是AI必然有用,赌的是现在买进来的AI人才未来可能需要5倍10倍的价格才能引进。但是赌博就必然有赢有输,如果大量企业引进的AI从业者无法在3-5年中为企业创造价值,那么大家也会认为其中泡沫略大,而降低对于AI人才的重金策略。而如果因为各种原因,AI从业者能在大部分企业真的创造价值,创造落地应用,那么3-5年只是AI起飞的开始,远不是衰落。

从个人角度来看,我们每个人也都在赌,赌要不要转AI,要不要all in深度学习,要不要全职考研考博。这些赌的都是AI未来,但其实赌的是AI能不能从现阶段的人才储备转为业务驱动。如果几年内这件事情无法发生,那我们可能需要蛰伏等待下一个机会了。所以已经“上船”的朋友们要努力尝试把AI应用于各个领域,为企业创造价值,这样才可以维持现在的高薪。而还在准备的朋友们不妨还是结合自己的专业,想想如何把AI在你所了解领域应用,不然即使上了船也不会有高薪了。我们现在还没到保护泡沫不破的阶段,而还在努力吹泡泡的阶段

我在另一个回答 阿萨姆:未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?中曾经提到过:

工业界未来需要什么样的机器学习人才?老生常谈,能将模型应用于专业领域的人,也就是跨领域让机器学习落地的人。有人会问现在我们不就需要这样的人吗?答案是肯定的,我们需要并将长期需要这样的人才,现阶段的机器学习落地还存在各种各样的困难。这样的需求不会是昙花一现,这就跟web开发是一个道理,从火热到降温也经过了十年的周期。一个领域的发展有特定的周期,机器学习的门槛比web开发高而且正属于朝阳期,所以大家致力于成为“专精特定领域”的机器学习专家不会过时。

什么是特定领域的机器学习专家?指的是你有足够的机器学习知识,并对特定领域有良好的理解,那么在职场供求中你肯定可以站在优势的那一边。

所以这是老生常谈。对于个人来说,如果AI从业者有很好的技术能力和良好的领域结合能力,三年五年绝不是职业的瓶颈期,甚至十年都还太早。而对于企业而言,如何从“人才储备”走向“业务驱动”才是重中之重。不然的话,人工智能其实根本就不算曾火过,我们本身都还在婴儿期。