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算法|人工智能，深度學習，是不是繼生化環材之后的第五天坑？

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算法|人工智能，深度學習，是不是繼生化環材之后的第五天坑？

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算法|人工智能，深度學習，是不是繼生化環材之后的第五天坑？

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首先 ， 我覺得是看這個專業到底出來能干什么的 ， 能解決什么問題 。 比如材料 ， 出來研發電池等材料 ， 是不是會被學無機化學的替代 。 環境 ， 出來搞環保 ， 優化工藝流程 ， 會不會被學化學工程的人替代 。 化學出來搞制藥合成 ， 會不會被學專門制藥的人替代 。 生物出來 ， 搞基因 ， 會不會被專門農學業的替代 。 100年的時間 ， 這些領域都能取得較大的進步 ， 而且大部分進步將會是21世紀后半段取得的 。 對于年輕人來說 ， 黃金的時間只有當下十年 。

其次 ， 商業的發展 ， 從來不是建立在科學的難度上 ， 勝任的人多了 ， 人廉價了 ， 才是社會最需要的 ， 不然是偽需求 ， 需求明確的話 ， 適配真的不需要這么高智力的 。 要求高的從來是一些未來展望性探索 ， 帶有高度不確定的任務才要求高 。 說白了值錢的不是算法而是數據 ， 現在數據紅利接近尾聲這一次人工智能大潮就暫時退下了 ， 技術進步是螺旋上升的 ， 目前為止符合客觀規律 。 當然市場的事情歸市場 ， 這和經濟大環境有關 。

雖然固廢處理的分選會用到圖像識別（其實就是比較大小） ， 但是感覺似乎好像都是套的東西 ， 像用品分類這種用圖像識別慢的一匹 ， 而且只有90%成功率 。 做算法落地就不會這樣了 。 開源模型刷榜是厲害 ， 實際落地要么沒數據 ， 要么吃大量資源還訓練慢 ， 所以基本大廠贏者通吃 。 但落地時每個場景需求都很多變 ， 所以才要求工程能力 。

而做算法的除了數學好 ， 還得能用c或者python把算法表達好 ， 找工作費勁一般主要因為算法表達能力差 。 因為面試官可能也不懂太多數學問題 ， 數學問題只要忽悠面試官就過了 。 所以面試難點就是隨機做幾道leetcode了 。

【算法|人工智能，深度學習，是不是繼生化環材之后的第五天坑？】最后 ， 我覺得生物這些年可能真的會爆發 ， 基因編輯都已經進入大眾視野了 。 目前應該可以做到某種程度的增刪改查 。 未來可能會演變為程序化基因編輯 ， 設定當前基因序列和目標基因序列 ， 編譯生成操作流 。 到頭來還是計算機領域 。 人工智能的本質不是調參 。 但這一波熱潮里面真正有效用的 ， 能吸引投資的 ， 能落地的 ， 還真的是大數據大計算資源?調參

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