未来人工智能将裁员180万人,你的恐惧

据研究公司Gartner,一项新的研究中,到2020年,人工智能(AI)和机器学习可能裁员180万人,但与此同时创造230万个新的就业机会。在这种情况下,消失,创建这两种不同的结果在很大程度上取决于原始工业:如医疗保健、教育和公共部门可能获得收益,可能会出现更多的消失和制造业的位置。

对于那些工作在技术行业,这些变化对他们来说将是一场灾难。多年来,专家和分析师预测,目前机器学习算法最终可能接管技术专家执行几乎所有的任务,包括网络安全监控和低程度的编程工作。接管这些任务和人工智能平台允许企业将资源集中在更富有创造性的活动中获得,但那些目前在前面列出的工作可能需要考虑在未来几年内他们将如何改变他们的计划。

“现在是时候真的寻找长期的人工智能产业的方向”,Gartner研究的副总裁斯维特拉娜奥特兰写道。“为了最大的价值,我们应该关注未来人工智能行业丰富工作行业,重置旧的规章制度和创造新的产业。改变他们的文化,这样我们就可以很快适应人工智能技术入侵的机会或威胁。”

事实上,人工智能技术的发展最终可能导致停止,甚至取代人力资源管理。从理论上讲,该算法可以分析数据,并决定如何最好地分配资源和人员,最终的结果是公司减少对中层管理人员的需求。

那些与人工智能感兴趣的合作应该探索必要的技能和编程语言,包括机器学习、Python和r .有一些数据和微观数据允许你理解不了,准备即将到来的事情。Gartner预测,到2021年,影响“人工智能”的增长将产生2.9万亿美元的商业价值,这就相当于62亿小时的员工生产力。

“增强”人工智能将一些技术专家从重复性的任务,但也可能是其他职业的损失。所以,特别是相关的技能水平,你越早适应未来潮流“人工智能”,你将会更安全的社会形势在未来。

中国人工智能企业估值比美国贵四倍,新鲜博士工资为500000

邱织里

300000年“python人才缺口,高薪的朋友”,“真正的零基础入门,90天支付,与人工智能,人工智能,短期的培训课程也很受欢迎,在8日培训,成本咨询吸引了络绎不绝,和高工资是最吸引人的口号,该机构的网站无一例外将支付在最显著的位置。

迅速在过去的一年,因为人工智能产业,巨大的人才缺口推动人事工资达到惊人的水平,如何回去后对人才和管理人才已成为一个新的挑战。

丹尼尔从老年人到技术

“人工智能今年的工资大约在500000年,马博士从250000年到250000年,工资相当于2 ~ 3年工作经验在普通工程师的工资。”人工智能企业“流利”的联合创始人和首席科学家林慧博士告诉第一财经,今年10月,该公司首次推出了一个学校,并成功地超过12个从清华大学和北京大学和复旦大学硕士毕业生,与计算机科学、数学、统计学和其他专业的学生,经常在毕业前手不有更多的提供。

IDG资本公布“2017互联网准独角兽薪酬报告,根据先进的人工智能行业工资高于55%的总体水平,高出90%的中间位置,和高达110%的主要地位,人才对于战争的威胁引起的人工智能,人才竞争提出了现有的市场。

博士。“如果你知道一个人阅读,阅读神经网络,基本上这个人一辈子只能做研究,因为他永远不会懂的。”将来机器人博士提到的首席技术官方μ五年前,人们常常讲一个笑话,方舟子μ是浙江大学的硕士,上海交通大学,香港中文大学的工程,博士,从事研究和开发领域的机器视觉和机器人导航,让她的情绪就是五年,现在没有一个不知道深度学习,学生的工资也发生了变化。

应届毕业生,AI高级人才竞争更加激烈,其中包含该公司人才偷猎,更多的大学学术丹尼尔掠夺。今年的人工智能云会议阿里云首席科学家MinWanLi透露,他收到了从猎头一年超过700封电子邮件。

吸引顶尖人才,说9月在美国建立了人工智能实验室,目的是挖掘“学术和行业有一定影响力的人才”。AI人才林慧认为,中国不输美国,尤其是从发表论文的数量,但就质量而言,LingJunXing人物更多的在美国,和大多数的丹尼尔已经结婚在美国,吸引中国成本较高,在当地建立实验室是最好的选择。

今年5月,腾讯语音识别技术,高级专家渔洞博士副主任AILab AI实验室,并设立一个西雅图,今年11月在接受腾讯AILab张唐主任告诉记者,美国实验室招聘阶段,明年可能有20到30人的规模,关注前沿技术研究。这也意味着,互联网公司是AI的尖端人才和全球竞争。

去硅谷圈地

AI掠夺战争涟漪人才狩猎产业,在过去的一年里许多猎头网上AI猎头服务,包括硅谷人才特别热。

“硅谷人才是非常昂贵的,Facebook两到三年的博士毕业,在400000到500000美元,如果回到蝙蝠类型的公司,他们通常想要增加30%。”岚咨询周玮战略招聘主管告诉第一财经,这一次他是帮助中国独角兽公司,寻找一个丰富的经验在中国担任院长AILab AI首席或人工智能科学技术专家,国际互联网公司有很强的学术著作和商业应用能力,在世界顶级杂志上发表论文,一个行业的吸引力。

薄熙来将资本管理合伙人在硅谷AlexRen TalentSeer去年成立,主要负责人工智能高端猎头服务在中国和美国之间,寻找人工智能芯片,无人,对话式机器人,物联网云服务,深度学习平台才能,在过去的一年里他们帮助超过50家公司招人近100,团队也在一个短的一年从几个人扩大到二十多人。

根据他的经验,硕士或博士毕业工作三到七年的技术骨干,是最受欢迎的人才,一个典型的人工智能团队需要5到10人,平均工资在250000到350000美元,其中包含20%的奖金和股票期权等,整个团队的成本大约LiangSanBaiWan,无人驾驶领域的人才尤其是高需求,他们通常在一周内将得到4,招聘人员必须更快地给他们的工作。

人工智能时代“人才吸引人才”效果更明显,选择该行业的吸引力,在后续吸引其他人才到公司将是一个很大的帮助。

但是工作不好做矿业顶尖人才,“工资固有的中国和美国之间的差异,特别是所谓的“国旗”(Facebook,LinkedIn,苹果、谷歌)代表该公司股票,选择非常到位,不容易吸引人才回来。”周玮说,“人才的周期也通常需要半年,甚至一年。”

猎头也提出了更高的要求。和大多数招聘者通过LinkedIn和其他渠道和目标对象的电话沟通,猎头公司必须理解学术背景,实验室工作,发表论文,学术研究重点,和相应的企业和企业之间的区别,产品方向,行业之间的差异还需要知道,这样他们真正的“圆”。

为了理解没有汽车行业在两个月内AlexRen发现近40个行业专家,学习交流一次一个多小时,确认技术要点和生态企业之间的关系。每个月除了内部团队将有一个猎头分享学术成果和寻找行业专家内部讲座。

早在2018年硅谷

中国巨大的市场机会和大量的数据在海外人才的吸引力是不容忽视的。一旦在美国华盛顿大学的电子工程学系读博林惠在Google总部作为研究科学家在美国,2012年毕业后决定回国的业务,在他看来,“中国有大量的产品数据能帮助C迭代,现有技术做更多的牛,和人口红利找到标签数据也有明显的优势,为科研人员的研究和发展有巨大的吸引力,也是美国无法提供”。

同样的码长技术首席技术官兼联合创始人MattScott担任微软亚洲研究院,高级研究主任,作为美国人在中国他最终选择创业。“数据,中国的风险投资和政府支持人工智能是无与伦比的,从国家层面到当地,有非常清晰的ai规划,在他看来中国人工智能的未来。”黄Dinglong码长科技,告诉第一财经。

人工智能在国家议程在中国,也成为了人工智能领域,第二大黄金基本吸收,仅次于美国。根据指数乌镇“2017年世界发展报告”人工智能的数据,从2000年到2016年,中国人工智能融资规模累计27.6亿美元。从2014年到2016年三年的中国最快速发展的人工智能的时期。在这三年总融资规模的93.59%,人工智能频率投资占总数的87.22%,远远高于以色列和印度。

因为人工智能的技术竞争的高级技术人员,和Facebook,Google和其他互联网公司海外华人员工成功的创业示范效应,加上Pinterest等超级硅谷公司的第一批中国员工四年期满选择,股票基金,在硅谷又传言说,两家公司预计明年上市,IDG资本,2018年将是硅谷技术人才回流。

中国人工智能更高的估值

招聘是困难的,但如何留住人才、学术研究、工程能力可以转化为商业价值更需要磨合的过程。对于这些学者丹尼尔,金钱是更重要的是做事情的公司。“许多人工智能的人才会有明显的倾向性,考虑他们的研究方向和领域的技术应用,如候选人和明确表示,希望在教育领域。”周玮提及。

AlexRen还表示,目前很多误解之间的两家中国公司在硅谷招聘人才,一个是美国足够的人才架构和文化理解,傲慢。另一种是盲目地相信,在硅谷人才,尤其是对传统大公司的狂热在硅谷人才,这些人的高管身份是个人能力或平台的原因,为他们的擅长领域,利用不理解。

人才和企业的适应是一个猎头公司后来的长期关注,在周玮的印象,确实一拍两散。一些国家职业经理人的公司,但是老板希望自己的发展方向,不能进入核心项目,有许多首席执行官心态浮躁,招募人才渴望立即看到输出,最终分道扬镳。

吸引了大量的人才到企业,人才管理也提出了更高的要求,人事成本林慧承认他是保守的,“作为企业宁愿技术产生商业价值的产品,迭代速度更快,并留住人才的关键是明确的目标,公司管理层必须要明确的技术规划和方向,然后分解成特定的目标任务,具体到每个人。”

对于投资者来说,人才是人工智能的核心元素的评估企业,甚至是主要的因素。太多的投资领域的机器智能可可资本创始合伙人魏冯告诉第一财经“投资是投资、人工智能时代人效果更加突出,但从产业资本投资,更重要的是需要从技术和商业,科学家让精神和工程能力之间的平衡。”

可可在投资资本技术人员和六个商业能力比四个参考标准。“纯思考的科学研究可以完全的市场需求,需要把技术在企业可以使用阶段,理解客户需求,供应链合作伙伴和对接,和团队管理是极其艰苦的过程。”可可李盛kay说capital partners。

在他看来,还需要科学家本身具有良好的工程技能,或理解技术过渡的风险,与商业化的心态来面对它。投资翼铁帮助企业寻找人才的过程自动化,李盛凯发现机械工程系,清华大学教授、博士生导师刘Xinjun,刘教授Xinjun明确表示:“通过科研成果转化和企业家的屁股,我可以保证。虽然工业化,我非常抱歉,因为我不是企业家。”

在清华大学攻读学士和硕士学位的李肇星盛凯,倾向于有一个科学研究与企业需求之间的差距,高校做论文往往会设置一些限制,但在企业实际操作过程中,约束条件可能没有约束效应是设想,你需要调整根据行业情况和平衡。

人工智能工业爆炸性增长,供需失衡的主要因素是AI人才短缺。根据LinkedIn人才全球人工智能领域的报告,公布的2017年第一季度,美国最大的人才库,超过850000,这个数字只有50000多人在中国,在世界上排名第七。

AlexRen估计,人工智能人才供需比例是1:3,尽管中国是1:6和1:10,12个人工智能公司投资在美国,整个中国公司估值两到四次超过美国。

一场新的战争巨头谷歌:世界上构建人工智能安卓系统吗?

2011年,苹果公司的创始人乔布斯去世之前,建议当拉里•佩奇,38岁的谷歌想做的太多了。页面反驳道:“你没有完成。如果我们只是在做之前,不要尝试新事物,我会有一种内疚。”

谷歌(谷歌大脑大脑)的头,谷歌的增长,关键人物的过程中,杰夫院长接受《财经》记者在今年的一次采访中证实。他说,谷歌对未来的探索是彻底和全面,“每个砖我们都想打开看看”。

当其他公司追逐热点,谷歌的目标是消除盲点。

页面承认,然而,从某种角度来看,工作是正确的:他只能管理如此多的业务,有太多的事情在这个过程中就会出现。

为了支持市场价值接近6500亿美元的巨头谷歌继续跑得快,尽量避免摔跤,2015年8月,页面宣布成立一家控股公司,叫做“字母表”字母为谷歌的控股母公司,最初的“谷歌”公司只负责搜索业务,android,YouTube和其他业务。

平行于谷歌和一系列独立全资业务按照小公司,公司的业务方面,创新努力,最著名的是无人驾驶的。

架构重组持续了两年。今年9月,谷歌是美国监管机构提交,根据文档字母创建了一个名为第二十六章的公司

控股的控股公司,字母和所有的公司。此外,谷歌将转换为有限责任公司,字母表认为这是更适合子公司的身份。

谷歌官方表示,此举表明他们始于2015年重组终于完成。

重组目标在于野兽和负担,促进活力。页面的时候重组公告说,防止谷歌循规蹈矩,解决公司。“你需要让自己有些不安分,继续与这个行业。”

字母独特的意义。α表示投资组合相对大盘指数的性能在一个给定的时间优势,打赌打赌,连接的解释是,新公司成立和组织调整,是一个回报高于市场活跃的押注。

谷歌的人工智能。这两年,谷歌同时,调整技术和商业战略的方向,从“手机第一”战略,转向第一个全面“人工智能”。

杰夫院长告诉《财经》记者,AI对于谷歌而言,不是一个企业,不是目标,但恢复谷歌血液循环的生态系统,谷歌每个产品业务将基于AI。

谷歌,他认为,在未来仍将是一个能够维持高成长型企业,这取决于两件事:一个是谷歌是世界上大多数最优秀的人才,二是继续创建超过数百亿世界人口使用产品。

轻装旅行

当一个公司占据了市场,它必须开始寻找一个新的生长点。谷歌一段三年的架构重组也基于此

2015年8月10日,谷歌宣布重组字母表和使用新的操作结构;在10月2日,Google宣布2015年第四季度以来,字母收益分成两部分,谷歌和其他业务。

字母表是特殊的业务结构,控股公司是谷歌诞生的基础上,在第二季度开始改变从2015年以来,建筑,谷歌占据了字母表的整体收入,占比始终保持99%以上(除了2016年第四季度,这一数字为98.995%)。与谷歌的“疯狂”的创新业务。

谷歌的业务收入,分为三个部分

谷歌本身带来的广告收入,谷歌合作伙伴广告收入和其他收入。在2017年第二季度财报,数据显示这三个相应的份额为71.52%,分别为16.49%和11.99%。也就是说,广告收入占整个谷歌营收的近88%。

这就是为什么有人批评谷歌”实际上是一个广告公司。

宣布重组后,谷歌市值飙升250亿美元直接字母表整体财务状况的良性发展,特别是对于收入。在2017年第二季度营收为260亿美元,较上年同期上涨了21%,这个数字比华尔街的乐观的估计为256亿美元。

一些长期跟踪字母表市场投资者和分析师说,字母已经是超级规模巨大的大象,还可以维持两位数的收入增长,保持运行状态,太可怕了。

从资本的角度建立了字母表的好处是显而易见的。早些时候,分析师对谷歌使用传统的大公司的估值方式,根据总体收入,利润,增长和估值每股收益计算,这种方法对谷歌投资布局创新业务现阶段相当。在早期,商业不仅没有给谷歌带来收入,也带来巨大的成本,削弱利润。

独立的子公司包括研究如何延长人类的寿命,棉布的子公司。高速光纤网络访问

&能量;智能生命健康的公司

科学;2014年32亿美元收购智能家居巢公司谷歌眼镜也被部门;Google X实验室核心研发部门,许多新的业务来自谷歌后,包括翼无人机,汽车,和谷歌眼镜,也包括谷歌全球风险投资业务和资本,等等。

这些高风险的项目如果总是需要疯狂,谷歌的框架下将受到投资者和华尔街,非常自由。

采用新的架构后,分析师可以使用另一种常用的多元化控股公司SOP(部分之和)的估值方法,这种估值的好处是,可以使用每个单元的估值计算的总和的价值控股公司,业务导致投资者专注于创新。

但从商业角度来看,谷歌表示,为了能够使其他业务有一个更好的成长空间的“疯狂”。

控股公司的控制下各种企业,在法律上是独立的经济实体,与控股公司是完全独立的经济责任,彼此之间没有连带责任。因此,每个企业的控股公司的风险责任不会传递给对方。

此外,这种松散的业务体系结构本质上是独立的业务,明确责任,让公司运作更加透明,每个单元的成本和业务性能。鼓励创新和发展。

谷歌高管当时李公众意见之前,谷歌的重组被认为是主要是为了应对批评华尔街公司不关注不透明(投资健康、长寿、汽车),提供子公司运营数据,第二个是减少对主要业务以外的领域,谷歌的负面影响,如汽车业务导致的损失,诉讼,等等),第三是谷歌品牌的互联网业务,其他方面的业务应该有其他品牌,有更多的内部晋升。

字母表是页面的首席执行官,董事会主席谢尔盖·布林,他们的主要责任是提供尽可能多的帮助下面的子公司,和分配每个子公司的集团的资源和执行团队绩效评估,等等。

公司在这一点上,谷歌,至少在组织结构完成放松,所有人类对未来的探索都搬到字母公司之间形成了一个平行的谷歌,但支流相交和郁郁葱葱的生态共生。

世界上构建人工智能安卓吗?

1%的更伟大的创新业务,还是继续保持业务持续增长99%,谷歌需要找到一个新的生长点,谷歌将成为下一个增长动力AI

杰夫院长告诉《财经》记者强调,AI将不是一个业务或手段,是一种能力。

在谷歌,他说,不要把AI孤立的研发人员做一件事,它贯穿谷歌所有部门和公司。

谷歌现在所有产品在人工智能的影子。

谷歌的搜索业务是谷歌的收入来源,甚至字母表。多年来,谷歌继续使用AI重塑搜索业务。第三方市场研究机构StatCounter

全球统计今年8月份的数据显示,谷歌搜索了91.65%的搜索市场,仅次于微软的Bing的2.5%。

第三方市场研究机构聪明的见解,根据移动终端的数据搜索量是近年来增长迅猛,并超越了桌面。2015年从移动设备搜索比桌面浏览器。

密切相关,移动终端的移动搜索是扩大城市的移动终端的在线广告往往是谷歌钱包之间的直接关系。去年10月,谷歌开始搜索业务将倾向,和人工智能技术通过不断升级手机搜索功能和用户体验。

通过机器学习\ \/ ai谷歌产品的变化有很多,包括YouTube,地图,Android,铬等。

目前的收入只有1%的字母表创新业务,AI的商业基因。

AI将血液,通过谷歌所有每一个毛细血管。

谷歌强调人工智能转换,包括谷歌翻译,超过10谷歌产品和服务已经重写使用人工智能算法。谷歌随后推出了“人工智能”的策略,目的是,除了将谷歌系统性循环系统,和人工智能的世界。

关于“世界”这个问题上,谷歌一直在移动互联网时代做这件事:超过85%的全球智能手机的android操作系统,完全改变了人们使用移动终端的方式。

在过去的两年里,谷歌将公司的内部发展和使用机器学习技术在一起,叫TensorFlow。这是一组包括许多常见的深度学习技术、功能和框架的例子,使用谷歌几乎所有产品。

包括杰夫•迪恩谷歌受访者告诉《财经》记者表示,谷歌将“android”派TensorFlow进入人工智能时代。从商业的角度来看,这个论点;从技术角度来看,TensorFlow框架是一组开源学习,类似于Java,和安卓是一个开源的操作系统。

DistBelief TensorFlow原名谷歌的第一代深学习系统。但DistBelief只是谷歌内部系统,和谷歌的内部基础设施密切相关,只关注神经网络算法。经过一些修改,2015年11月,谷歌推出开源TensorFlow深学习平台(单机版)。

2017年2月,谷歌TensorFlow开发者在加州举行了第一次峰会,并发布TensorFlow 1.0版。新版本的建立和训练神经网络,5倍的速度比第一代系统,可以支持多种硬件平台,甚至可以部署在移动电话。

TensorFlow像给乐高积木的人工智能能力,外部开发人员和用户可以根据不同的需求选择不同的块,它的人工智能产品。

目前的全球最大的开源软件社区,谷歌TensorFlow受开发者和代码活跃程度是远远领先于其他开源AI平台,世界各地的开发人员每周上传超过成千上万行代码。TensorFlow开发者的《财经》记者表示,对开源软件,这是生活的反映。

AI杉木几个技术创业公司,高级副总裁告诉《财经》记者,与其他开源深度学习平台相比,强大的TensorFlow优势是社区,功能齐全,通用性好,架构设计,易于部署,适用于质量的产品。

但TensorFlow也在最初的时期,杉木的数量技术,高级技术人员邓小平气告诉《财经》记者,因为追求普遍性和TensorFlow灵活性和速度、界面设计和一系列性能指标不如其他平台,它让其他开源平台开发的机会。

杉木科学技术是人工智能公司,经过重前期调查,最终改变基于Python语言开发的机器学习和数值优化平台。从技术上讲,它不属于TensorFlow阵营。

勒表示,Google TensorFlow雄心勃勃,开源TensorFlow不仅如果公布源代码,但吸引,导致世界各地的开发人员不断更新TensorFlow,使它的最大深度学习平台,并成为世界AI的事实标准开发平台。

如果你能做到这一点,人工智能产品流将继续谷歌的世界各地的血液,和潜在的财富流入排水谷歌今天大多数使用谷歌android操作系统的智能手机。

杰夫院长说,人工智能,虽然没有直接给谷歌带来收入,但另一种使用人工智能技术可以通过谷歌商业广告带,反过来,对研究和开发的补贴。

谷歌因此TensorFlow社区投资很大,宣传也大。由学术机构或个人,相比之下,一些开源的深度学习的平台,虽然在某些地方可能优于TensorFlow,但很难保证持续投资在人力来晚了。

许多行业向《财经》记者表示,谷歌平台是正确的,开源的AI人工智能工业仍处于发展早期,谷歌本身就很难推动工业、紧迫的任务是做大生态平台制造商。

谷歌开源TensorFlow促使其他大公司也开放自己的深度学习的平台,AI行业准入门槛,从而大大减少,因为任何人都可以学习和使用它的源代码,对人工智能应用程序的诞生提供了创新的基础,例如,当地AI公司要求使用TensorFlow语音助理出去培训。

麻省理工学院斯隆管理学院的教授Michael Cusumano,评估后,甚至TensorFlow开源平台本身不赚钱,但如果能够成功,也将成为谷歌赚钱机器。

“未来在各行各业都需要使用机器学习和人工智能来帮助他们发展业务,但在这个世界上真的有能力雇佣机器学习科学家的公司很少,可能只有几千家。”杰夫院长告诉《财经》记者说,“这就是谷歌的重要性。”

勒解释说,如果你想使用TensorFlow更高级的功能,最好是结合谷歌公共云(不自由)。AI需要强大的计算能力,谷歌云计算提供一个更强大的力量,开发出一种特殊的芯片AI TPU。谷歌实际上提供了人工智能应用程序开发人员从芯片到云深学习平台周围的一个完整的软件工具和服务。

当然,没有谷歌云进入中国,中国的一些人工智能公司能够跨境使用谷歌云,因为海外可能传输的数据违反最新网络安全”。这百度、腾讯、阿里平台和开发自己的人工智能云服务留下了缓冲区。

谷歌一直希望继续TensorFlow AI在android的时代。

去问问AI是产品和服务的提供语音助理的创业公司,创始人兼首席执行官李彦宏Zhifei告诉《财经》记者,Google android的成功经验三个:一个是定义了一个标准,按照标准的所有应用程序;二是活跃的社区的开发人员社区的对方解决问题,分享发展经验,即使没有谷歌官方的帮助;三是有很多的上游和下游产业链,有各种各样的手机适配器上游和下游的大量的应用程序开发人员,和开发人员也可以赚钱。

TensorFlow还继续在这个方向。与android相比,TensorFlow试图成为事实上的标准,社区建设的程度也还可以,但上游和下游产业链不富有。,更重要的是,其他科技巨头和研究机构也在这个领域争取机会,比如微软DMTK Facebook Torchnet,百度有一个桨,等等。

最近,微软(msft . o:行情)和Facebook宣布了一项战略合作关系,双方将共同努力,建立一个开放的神经网络通信(ONNX)格式,人工智能应用程序将可以自由开关两侧的开源平台。几个行业官员说,这是两个阻止谷歌的化身。

每个开源AI平台李Zhifei认为短期内有机会,但是从长远来看,平台的产品不能超过两个或三个,除了谷歌,亚马逊和微软有机会,因为都有比较强的公共云,离不开强大的计算能力和人工智能。勒认为,获奖者必须是那些容易学习和使用的深度学习平台。

AI公司,至于中国,李Zhifei相信将会有很多人工智能应用程序出生,但最近很难产生世界级的,与谷歌达成学习平台的深度。

谷歌的目标不仅是基因的人工智能在谷歌系统的所有产品,更大的野心是创建一个“通用”人工智能新秩序,谷歌是订单的领袖。杰夫•迪恩普遍形状中的人工智能世界可能需要15年。

新架构下的创新路径

十多年后,谷歌擅长创新产品为个人客户,但深入行业,工业的发展用户,谷歌需要更多的改变

莉莉彭是谷歌产品经理,她看起来很年轻,但已经是双胞胎的母亲。她也是一个医学科学家,她的团队在谷歌的使命是深度学习技术与医学相结合。

谷歌内部有很多的跨国人才喜欢莉莉,确保技术可以出生在不同的细分行业,有技术能力和行业经验重要。

莉莉的团队开始与印度的合作医院。在印度,许多医院发现许多糖尿病患者可引起视网膜病变,而缺乏训练有素的眼科医生,无法有效患者眼底图像的解释。

莉莉的团队印度一些医生在训练算法,包括图像识别技术,帮助医生解释患者的眼底图像。“我们的算法结果与专业眼科医生结果几乎没有区别。”她告诉该杂志记者。

基于地面Tensorflow技术平台,通过Tensorflow平台算法组合,他们不仅可以帮助在眼底检查,也可以进行图像检查癌症。

作为一名女性员工,莉莉能感觉到公司对她的支持。“谷歌给我6个月的产假,”莉莉告诉《财经》记者,“完全恢复后,我又很快进入团队。”

在加入谷歌之前,莉莉是在创业公司工作。在谷歌,她不需要像一个普通的产品经理,考虑产品赚钱。作为研究员,“我们只需要专注于研究和开发的医疗解决方案。”

谷歌已经被争相模仿的传统——为了激发员工的创新能力,每个员工都有20%的自由时间关注任何你感兴趣的领域。2004年,谷歌的拉里•佩奇和谢尔盖•布林(sergey brin)招股说明书中强调这个著名的管理哲学,“我们鼓励员工完成任务,利用20%的时间去做任何他们认为对谷歌有好处。”

它确实能把谷歌的创新价值。两个工程师使用谷歌谷歌巴黎百货“20%时间”,纸板为主要材料,花了6个月在VR开发。2014年6月,谷歌推出了首个节目,名叫“纸板”,第一个节目是很多手机VR公司创始人的模仿者。

即使在虚拟现实的产业已成为虚拟现实的主要类别的低成本手机VR统称为纸箱。

需要澄清的事实是,不是所有的谷歌员工同意“20%时间”的规则。

mayer princesa Marissa执行官Yahoo(princesa Marissa

Mayer)曾经是谷歌的高管,她加入了雅虎后,许多员工在雅虎问她是否也应该实施这样的政策。“我认为这很有趣,”玛丽莎

梅耶尔在雅虎说员工会议。“这意味着20%的时间,你将会花120%的时间在工作上。”

谷歌内部统计数据显示,2015年,只有10%的员工使用的20%的时间,和研究项目之前,真正的结果,公司不允许员工的工作受到任何影响。

当没有好的想法,更多的人选择尽力完成本职工作的100%。

当莉莉是《财经》记者问如何使用20%的时间,她的回答是:“我对工作的热情现在是100%,我不会用20%的时间来做其他的事情。”

核心能量在一定程度上确保谷歌员工专注于工作。通过使用“20%”的创新能力被认为是与选择,确保创新的准确性和成功率。

谷歌中国员工告诉《财经》,字母的建筑结构,每个子公司的目标更明确,责任和目标更明确,为个人发展“20%”的时间,这是一件好事。

人力操作,前高级副总裁Laszlo Bock谷歌也一本书重新定义团队:谷歌是如何工作的作者,在这本书里,他写道,“在某种程度上,20%的时间比现实更重要的概念,它是在正常的管理公司可以起到一定作用,特别是对于那些最有才华和创意。”

相信苹果是用来查找,和谷歌可以复制。苹果的产品的成功和艺术结合,让苹果和乔布斯站在许多科技公司的制高点。但是谷歌,谷歌的管理制度,企业文化,以及公司战略等等,没有秘密,没有乔布斯的天才和极端类型的艺术人才。

确实有很多公司模仿谷歌。去年4月,百度宣布重组,董事长兼首席执行官李彦宏,百度宣布通过内部邮件,百度百度搜索公司”,搜索业务集团(公司),移动服务集团(味精),糯米,2015年2月,百度移动服务集团(味精),调整搜索业务集团(公司)和新兴业务集团电磁带隙)(。2015年12月,百度再次宣布金融服务集团(最为)。

重组模式和谷歌等独立成熟的业务和创新业务,专注于核心业务,而且可以保证创新。

但杰夫院长告诉《财经》记者强调,谷歌是全面的探索。显然业务架构需要配合与时俱进的战略目标。但在这样一个世界,是“大多数公司选择跟随热,它能使公司在短时间内得到快速的业务增长,但不能引领潮流”。

DeepMind沉没

如果没有设置新的架构,DeepMind科学家这样的公司可能是只做火箭燃料的作用,但现在DeepMind要开始往外走

“如果谷歌是火箭,DeepMind燃料。”创始人DeepMind杰米,哈萨比斯,《财经》记者说。

下一阶段,谷歌AI,DeepMind谷歌AI子公司战略意义深远重大。

公司开始在伦敦的人工智能实验室,研究方向是开发通用自学习算法。2011年,萨比斯投资,elon musk,和其他人来说,建立了DeepMind。2014年,谷歌以4亿英镑(6.5亿美元)的价格收购该公司,该公司只有50人。

谷歌去人工智能应用程序“AlphaGo”击败韩国棋手李se-dol 2016年,感谢DeepMind。然而,很少有人知道这支球队在谷歌的当前位置,特别是在AlphaGo之后,科学家公司将去?

要回答这个问题,你必须首先知道的世界上最有价值的公司,为什么DeepMind选择谷歌在多个橄榄枝。

万维网的创始人约翰•博纳(John boehner)李说,萨比,“地球上最聪明的人”。他是一个神童,开始思考在他们十几岁和神经网络和计算机的结合。哈萨比,认为自己是“人工智能”出生的。

但是运营公司和学术研究在大学不同,确保公司有足够的资金发展是主要的焦点。即使是天才,萨比斯也觉得过度,三年后,他选择把公司卖给谷歌。

当时,除了谷歌,Facebook已经买了该公司将,但萨比想法页的人工智能有热情的120点,而扎克伯格缺乏沃伦的事,与人沟通是终极目标。哈萨,他告诉同一页面。

谷歌的广告业务为公司带来巨大的收入,DeepMind这样的研发团队有足够的自由度。

谷歌收购DeepMind、计算机工程基础设施和基础设施已经有超过10年的经验,在2016年初,哈萨,美国媒体采访中所提到的,由于谷歌的支持,他们可以同时平行试验100万次,研究内容可以大大增加,提高速度。

借助DeepMind,谷歌迅速增强的能力深学习算法,这是谷歌收购摩托罗拉技术公司的逻辑。基因是不同的,但是这两家公司,萨比斯对《财经》记者表示,“谷歌工程师导向模式,面向科学家DeepMind。”他强调,在未来一段时间内,科学家DeepMind团队地位不会改变。

同时,DeepMind谷歌已迅速成为一个新的生态系统的主动脉血管。DeepMind已经开始使用现有的谷歌自己的人工智能研究成果来解决实际问题。

2016年7月,宣布DeepMind文章,深入学习算法的使用,DeepMind已成功帮助谷歌数据中心冷却系统省电40%。冷却系统是大型工业设备、必要的辅助设备包括冷水机组、水泵、冷却塔,等等,可以保持数据中心服务器的正常运行。

哈萨说:“谷歌数据中心设备使用太多电,几个百分点的意思是每年数百万美元,每分钟节电的算法节省一大笔钱到公司。”

该算法和开发团队只是头穆斯塔法苏莱曼,研发工程师,丰富的埃文斯,数据中心工程师吉姆高,如五到六人,只需两到三个月。

DeepMind研发项目的一部分已经可以用于能源基础设施管理、医疗系统和提高清洁的水,等等,它也开始获得利润。

哈萨比《财经》记者表示,下一阶段,DeepMind整个团队75%的能量用于技术研究和人工智能的发展,另外25%能源在应用程序上。

DeepMind穆斯塔法的另一个创始人主导公司的技术商业化,他认为这是一种平衡。“在实验室里我们有很多的新技术,是有价值的资源,以及这些技术商业不仅可以造福社会,一个公司必须有一个可持续的商业利润来源。”他告诉《财经》记者。

据他介绍,目前DeepMind由两队组成,哈萨比,负责研究和开发团队,他负责业务技术应用。技术应用程序团队再分成三个小组,一组谷歌的服务行业和谷歌的其他业务单位;第二个是团队,一直在与英国国家卫生局;第三组是能源集团还在开始阶段。

“这群是为了方便和不同领域的专家彼此之间合作得更好。”他说。

DeepMind也已经开始进入医疗市场和利润。2015年11月,这与英国伦敦皇家自由医院的签署了一份为期五年的合同的任务是处理170万个病人的医疗记录。

这符合谷歌的目的组织变化。母公司建立字母,开始独立的会计计算,整个企业资产负债表业务是独立的,已经明确了责任和成就,提高创新效率。

资本市场分析师告诉《财经》记者分析和评价,如果已经在前面的建筑,DeepMind技术价值很难表达,输血的谷歌DeepMind很难有一个明确的长期遵守谷歌战略研究的目标。

更重要的一个原因是,人工智能业务的资深科学家和强大的计算能力很重要,但DeepMind出去得到真正的环境数据是同样重要的是,这些数据进入行业,如医疗、谷歌缺失的数据来源。基因搜索和社交网络公司,谷歌手中的大量的数据,是更开放的社会阶级属性数据。

字母,拥有许多创新类单位,一些与技术,以业务创新为主,但下一阶段,他们的目标是一致的,沉没的行业,继续金矿开采数据,分析和使用,创造价值。

另一个人工智能世界上领先的公司,中国高管告诉《财经》记者,目前在开放环境中,如社会平台流的数据量只有20%,80%的总量数据显示深藏在墙上在各行各业,他们“灿烂、探索”。

哈萨,反复告诉《财经》记者强调,在某种程度上,DeepMind操作独立于谷歌,“就像两个平行的公司”。

下一个黄金时代?

谷歌今天仍然没有停止,它的黄金时代并未结束,仍然是一个巨大的想象空间

谷歌于2004年在纳斯达克上市,当时,该公司刚刚成立6年,估值是惊人的,高230亿美元,市盈率为80倍。

然而,谷歌上市当年的收入将达到27亿美元,利润为2.86亿美元。13年后,市场价值是6432亿美元,收入903亿美元,利润为195亿美元,增长了27倍价值。

在全球市场,目前为5000亿美元的高级俱乐部科技公司只苹果,谷歌,母公司字母和微软,Facebook最近也有望加入科技公司。

十多年,谷歌发展速度、规模,每年惊讶的外面。有风险投资家警告华尔街2011年,谷歌可能的“黄金时代”已经成为历史,换句话说,Google可能会“向下”。

上市七年,那一年,谷歌的收入超过379亿美元,每年超过29%的速度增长,总量和增长,外界都认为该公司的业务发展已经达到了高峰。

怀疑论者认为,谷歌太依赖搜索广告收入,是社交网站的兴起也可能利用谷歌流量和广告商。但它没有发生,2012年,谷歌的总收入超过502亿美元,同比增长32%。

几年后,谷歌的收入和利润一直保持快速增长。2016年,谷歌营收达到903亿美元,903亿美元的利润。

目前,谷歌不仅是公司高度重视AI,其他科技巨头和一些传统的企业投资开发机器人学习功能和人工智能。如亚马逊、Facebook、微软、IBM、OpenAI。

2016年2月提交给美国证券交易委员会(sec)的年度报告中,谷歌父字母表,目前的主要竞争对手包括苹果、Netflix和Hulu,突显出一些新的业务同时,比如硬件生产消费品,企业云计算和数字助理对竞争所面临的风险。

大云服务你最想做谷歌,谷歌强劲的竞争对手是亚马逊和微软。在谷歌的云计算业务主管黛安·格林的领导下,希望成为一个真正的为大型企业客户服务。去年,字母在年度报告中还提到,云业务,但专注于企业或新想法。

数据显示第三方研究机构Canalys,谷歌云计算服务在今年第一季度收入约为7亿美元,与领先的亚马逊的36亿美元相比差距非常大。然而,在第二季度,谷歌云大合同(订单超过500000美元)数量是去年同期的三倍。包含一个云服务业务收入增长了50%,同期的“广告收入30亿美元(227亿美元的广告收入),这表明谷歌云服务业务正在迅速增长。

然而,谷歌现在云计算收入占它太小,利润率低,谷歌整体收入和股票价格不会有太大效果。但谷歌云被用于自己的生意,”艾未未

后第一”战略,提出了三个火枪手”TensorFlow,TPU和云”的外部竞争的目标,这将使amazon AWS和微软Azure令人大跌眼镜。

谷歌的核心业务之一的现金流,Youtube的竞争对手Facebook,Netflix,亚马逊,Hulu。宣布今年6月底,Youtube,有超过15亿活跃用户,这个数字是非常可怕的,相对中国的微信是接近9亿用户有明显的优势。但这是最强的竞争对手Facebook有超过20亿活跃用户。

现在社交网站核心竞争力转移支付从用户规模视频,Youtube今年在技术方面和订阅模型做了很多改进。

支付,然而,是所有在一座山在社交网站上的视频,谷歌高管对这个业务目前“谨慎乐观”。

字母架构改革后,除了谷歌的其他业务收入不单独列出,然而,据华尔街投资银行的分析,Youtube在100亿年的收入约为100亿美元,和快速增长。他们预计Youtube的收入在未来几年内可能达到300亿多亿美元,它将成为谷歌营收为1500亿美元的关键因素。

领域的数字助理服务,谷歌设置竞争是苹果、亚马逊、Facebook和微软。

去年,谷歌发布了一个数字助理

助理,这是一个基于信息服务的声音。谷歌希望谷歌

助理尽可能多的嵌入式设备。这与苹果的Siri,亚马逊和微软的Alexa Cortana构成直接竞争关系。Facebook Messenger也有类似的服务。

在设计、制造和销售消费电子产品,谷歌定位竞争对手,包括苹果、亚马逊,几家大公司。

硬件一直是谷歌的董事会,尽管自2016年以来,谷歌已经进行了一系列新硬件产品提上议事日程,但人工智能的本质是服务,服务的硬件载体,最好的人工智能服务将成为“隐形”服务,云服务,和硬件将会缩小,从这个角度来看,谷歌暂时不会有太大的突破。

需要强调的是,谷歌将继续增长,这些领域是人工智能的核心动力。谷歌在人工智能领域的技术积累的优势是没有问题,但是你能将最有效的人工智能在谷歌这个大板振兴和尽快产生良性的全身血液循环,是谷歌能否继续快速发展的关键因素。

策略建立,许多事情需要力量。超过《财经》记者采访的谷歌高管说,更多的人是谷歌和其他公司竞争下一轮的业务和技术竞争的核心指标,尤其是在其他条件相似的情况下。

Jeff

院长告诉《财经》,谷歌目前有三种定义所需的人才,一种是那些能够真正理解和利用人工智能工具工程师;其次,从各行各业专业交叉,如技术专家精通医学和技术;最重要的是,有创新的意识和商业头脑的,能有效地将人工智能技术更广泛地应用于各种行业。

这与谷歌在过去十年专注于引进境外先进的计算机人才的方式完全不同,也与谷歌希望下一阶段与行业为切入点,进入企业市场一个新的目标。

然而,这也是亚马逊、苹果也看到机会。谁能率先建立一组尺度气候机制的人才,他们有可能在这一领域率先突破。

谷歌的发展告诉我们过去的故事,今天,进攻是最好的防御。搜索引擎谷歌成立之初传入的挑战者,今天,雅虎被挑战者一直的市场,而且几乎同时建立了百度虽然布局的人工智能技术,希望在下一阶段成为一个“人工智能

所有在“公司,但今天是一个搜索引擎为主要形式的公司,这两家公司的市值近8倍,人工智能技术的布局不是一个数量级。

谷歌和百度超过10年的ups和折射科技公司的迭代次技术浪潮中的路径选择的重要性,和一组“繁荣死”业务设置标准。但是谷歌的未来之路并非坦途,毕竟其他玩家在不同的角度在未来人工智能的世界。

从上人工智能研究人员的建议:不要踩四个坑!

机器学习是如此受欢迎,它被认为是人工智能本身,热量高的深度学习。令人高兴的是,你的创始团队赢得了钱,或你的团队的预算已经过去了,现在你即将得到深刻的学习领域。

之前,你已经从Keras,人工智能技术如Imagenet感到快乐,这是令人兴奋的!但是,当你真的需要开始在商业实践的人工智能,有几件事你必须考虑。

接下来,我将结合一些例子来说明我的建议,这些都是我去年早些时候的例子与乔治霍茨在逗号。人工智能研究自动驾驶仪。

帮助,人工智能!我应该去哪里?

1、不要让数据和工程师

深度学习首先是一个科学的数据。你的团队或整个创业的意义是为了使数据变得有意义。想想,你只需要翻译单词变得有意义,你可以发展你的硬币人工智能聊天机器人。你只理解内容,如图片,视频,您可以构建未来Snapchat自动化多媒体拼贴的故事。

你应该把你的工作的数据处理的核心。在这方面一定要做到。例如,如果你认为“只需要15分钟的时间来准备和加载的数据集,所以每次当你找到一个更好的模型架构或发现一个错误在Tensorflow代码,都必须等待这15分钟。

规则很简单。版本控制你的数据集,预处理时间,反复使用。一些工具如芹菜,路易吉将成为你的好帮手。

如果你是工作在一个大的团队,这个团队所有的任务都需要提交一个集群,那么应该考虑一批数据的解决方案,提供数据到模型训练员工。不要让团队成员在漏水已经知道模型情况下,也必须等到整个数据集加载的变化。

小故事:逗号。人工智能可能有世界上第二或第三大数据集。在逗号。艾未未的早期,以列车驾驶模式,需要长时间的视频加载大型机器拥有超过700 Gb的内存。当乔治需要更多的数据来训练,他会立即增加100 gb的内存。我的主要工作是参加一个更好的版本为模型开发,但我不想等待15分钟加载数据。相反,我从一个简单的ZMQ服务有一些内容在开源项目。从现在开始,没有任何数据让我们沮丧,我们可以扩大我们的培训规模,使用更便宜的机器。现在限制模型的训练,只有GPU和它的研究和开发。

2,因为你可以想象的东西

深度学习,我们很幸运有Tensorboard,最近推出了Visdom,和其他工具来帮助我们想象的结果。我相信科学数据通常最合适的驱动开发的可视化,因为可视化让你每一步的研究和开发可以正确处理你遇到的问题。你不需要学习d3 js得到有用的可视化,除非你是一个JavaScript爱好者。

小故事:在我的谈话,让我对乔治的意见,希望得到一些建议,促进效率工程师(相信我,他是我所见过的最有效率的人,我会抓住每一个机会向他学习)。他的建议是先构建一些东西,让他们理解我在做什么。乔治,我一直就是这么做的。此外,乔治有一个滑动部件,所有IPython笔记本可以快速显示在原型设计参数如何影响结果。

3、尽快明确验证\ \/困难病例的数据集

我把有趣的视觉内容,第二,为了让你“准备数据”恐慌后,可以休息一下。但是,如果你想要避免成为坐在一台打字机前的猴子,只会随机添加到神经网络层,你必须学习如何衡量进展。

问问自己什么指标之间的相关性和出色的可交付成果更好,你应该遵循哪些数据。

这可能比简单的“随机验证10%的剩余的数据”。验证数据库与最好的产品相同的统计特性。同样的产品可以用来跟踪困难,边缘,甚至失败,验证设定在未来。结果,验证集可能继续增长,应当作为训练集版本。

自动驾驶仪的小故事:我知道,那些在驾驶的过程中必须时刻控制汽车是困难的病例和验证set.But,最佳的控制测试是让一个有经验的工程师在路上,准确地判断自动驾驶系统的质量。如果你在这个行业,最好是去特斯拉挖掘工程师(笑话)。

4,早期的扩张是早期创业失败的主要原因

听到这个建议,你可能会说“不要试图教我这些,我听说过创业故事必须超过你!”真的,但这是要告诉你一些新的东西:你应该把GPU和硬件培训和员工相同的因素需要考虑。一旦你雇佣\ \/比你需要购买更多,你会花大量的精力安排额外的资源。集群管理将是非常困难的,深度学习大规模高性能计算是一个研究课题。

我的建议是:你想买一个新的GPU之前,你应该确保你所有的GPU完全利用。当然,你可以自由像谷歌,前提是你可以像谷歌这样的生产力和盈利能力。

如果你的团队和公司有足够的认真招聘员工想在基础设施工作。如果你被录用,硬件的员工数量的10倍,研究人员让他们被迫等待,所以最好的情况是建立适合自己的基础设施,在最坏的情况下,他们只是辞职。这肯定不是你想看到的东西。

小故事:当我离开办公室一次但我不让我所有的GPU操作,副总裁尼尔在手机应用程序(逗号)给了我一个非常失望,这使我即使有“自由GPU恐惧症”。今天,它已成为一个非常普遍的问题。

这是正确的!在人工智能领域的工作是具有挑战性的,充满乐趣。确保你在如何处理有一定的资源和视觉思维,你就会没事的。

谷歌的研究主任的人工智能理论,和程序员自我完善

在介绍了谷歌研究主管Peter Norvig他的人工智能,个人电脑和许多领域的地图服务。彼得写了大量的人工智能的个人网站和公开课视频地址。Peter Norvig不相信计算机能力的增加将带来我们奇点。他还相信,至少需要10年或10000小时学习编程。

东范:Peter Norvig在谷歌,其位置的研究主任(主任研究)。Peter Norvig是世界上著名的计算机科学家和人工智能专家。AAAI和ACM的他是一个成员,在业内经典书籍是人工智能:一种现代方法(人工智能:一种现代方法),报告的作者之一。加入谷歌之前,他曾是美国国家航空航天局的主要负责人计算机科学系,南加州大学和教学和伯克利大学的。本文第一部分是英国《卫报》采访中,谈到了人工智能,个人计算,地图服务。第二部分是他的态度自学编程,攻击一堆投机冲动的人想崩溃。

先给他的一些信息,个人网站很酷,http://norvig.com/,有很多人工智能所指出的,一个最有趣的是,在Python中他写了21线,完成一个功能齐全的拼写检查器。中国由徐勇翻译版本的http://zqpythonic.qiniucdn.com/data/20090728222556/index.html

他有一个著名的演讲泰德:十万教室,告诉他的在线教育网站Udacity的故事

他在Udacity开了两门课程免费提供:

Computer programming: https://www.udacity.com/course/design-of-computer-programs – cs212

Introduction to artificial intelligence: https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence – cs271

第1部分:英国卫报的采访

Google研究小组汇集了行业的顶尖人才,但这对每个人来说都是特定的。如果你想自己创业,或者你想在一家小公司工作,不是为你。除了无人驾驶汽车,谷歌不会资助硬件研究。

“内部我们仍然需要做出选择。这里比初创企业更多的自由:糟糕的决定不会立即导致破产,但你不能说,我想做点什么,给我20个工程师。“显然,这涉及到优先级问题,虽然一些重点项目听起来非常奇怪。

在60年代和70年代,许多重大科技成果从贝尔实验室,IBM的沃森研究中心,施乐帕洛阿尔托研究中心(Xerox PARC),他们都研究与公司的核心业务无关的技术,和许多发明都不是商业上的成功。彼得Novig非常了解,在1999年他提到一本书:“未来的探索:施乐如何创建,然后错过了第一台个人电脑。

“书上说他们探索未来,但是他们发明了未来”,他说,“我认为他们在未来租借。有一天人们能买得起电脑,但是我们仍然没有去那里,然后拿出200000美元研究员配备一台个人电脑,所以我可以看到它在未来的。在某种程度上,我们在谷歌做同样的事情。“如无人驾驶汽车、智能眼镜,或使用超过10000计算机检查1000万图像识别猫脸。

与研究中心,研究谷歌和其他商业公司的密切相连。“在某些方面,我们很像英特尔、团队将尝试开发新的业务,如果他们做的事情,但也有人从新的业务中获得更多的利润,他们不担心,只要行业仍购买英特尔芯片。

我们也是一样,如果我们发明了新东西,即使我们没有它,只要它能让两个人开始使用互联网,可以有一个人将成为我们的用户。所以,如果我们创建了一个新的行业,对我们来说是成功的。”

无人驾驶汽车、智能眼镜产品。“我们认为他们是一个扩展现有的优势——地图的汽车是一个扩展能力,同时,眼镜的扩展通信和本地服务。”

Peter Norvig的职业生涯中,人工智能的一个重要方向,从80年代中期开始,他开始研究概率推理和不确定性。它涉及到贝叶斯理论,然后,在人工智能领域的18世纪的数学家思想仍在怀疑。然而,随着计算机的发展,他的理论得到了广泛的应用。Peter Norvig说,建立一个可用的系统是说服他人的最好方法之一。

他提到了谷歌翻译,这个服务不是由语言学家和计算机语言学习过程完全不同于人类,使用互联网是广阔,学习很多不同的语言对翻译文件。和谷歌使用成千上万的计算机识别猫,属于模式识别。

Peter Norvig不相信计算机能力的增加将带来我们奇点,即人工智能捕捉人类智慧的时刻。奇点研究所支持的原因是因为他认为一切都会加速变化,并改变社会,人们应该意识到这一点,然而,“我最大的担忧是,太专注于一个特定的日期”。我们不是在一个特定的时间点上,“我们正在创造新事物,但与过去相比,今天也不例外。”

科技的进步并没有改变人与机器之间的关系,“我是比较抵制智能无限扩大他们的想法。智力可以帮助你解决困难的问题,但是有些问题是抵抗聪明,你就会达到一个点,聪明对你不会有任何帮助,我认为我们的许多问题如下。随着政治——我们不会说,只要有一个更聪明的政治家可以解决所有的问题。”

人们是否高估情报的价值?,Peter Norvig说:“凯文·凯利和我讨论过这个问题,他称这“Intelligentism”——认为智力是唯一重要的特性的偏见。我们认为智慧来调用自己的种族是重要的,然而,如果我们大象,也许我们会有超级大国,或者如果我们猎豹,会想要超级速度。一些社会问题是困难的,因为他们都是相同的,这不是我们可以解决“足够聪明。

一部分2:10年自学程序

随机进入书店,看到到处都是7天的Java编程即时参考书目,而计算机技术书籍《撞车》,在其他领域的书籍,你很难找到,如:“三天学习贝多芬”或“五天的量子力学”,这种速成课教材,甚至宠物狗饲养手册指南,是小的概念“获得”几天。类,他们的作品在他的书中指出如何设计程序的这种“即时”的趋势,并评论道:“垃圾编程技术,当然,很容易欺骗可以学习在21天内,即使他天生就是个白痴。”

让我们仔细看看”三天学习c++教材,事实上,它的意思是:

学会

3天你几乎没有时间写任何有意义的计划,甚至没有谈什么经验和教训这种事情的编程。你没有时间与有经验的程序员和沟通工作,不可能真正的工作经验c++的环境下是什么感觉。长话短说,你只是没有时间,也了解。这类型的书籍,在最好的情况下,让你有一个肤浅的印象,但是绝对不能有深入的理解。正如亚历山大·蒲柏说:“味道是很危险的。

c++

如果你有其他编程语言的基础,所以3天你可以学习c++语法,但即便如此,你仍然不明白如何使用编程语言。之前,简而言之,如果你是一个基本的程序员,然后经过三天的学习,你将成为一个“程序员可以使用c++编写的语法基本风格”,但它无法发挥c++语言本身的优点(说不好,你甚至不能如何让c++经典错误)。只是什么意思知道语法吗?艾伦玻璃市曾经说过:“一个人不能改变你的思维方式的编程语言并不值得学习。”;另一种可能性是,你只能学习c++的小知识(相似,或一些JavaScript,或一些Flex脚本),然后你可以使用现有的工具来让应用程序接口,一个特定的编程任务。但这并不意味着你“可以”编程,你可以使用这个工具来完成这个任务。

第三天:不幸的是,三天是不够的,往下看,你就会知道。

研究人员(布鲁姆(1985),布莱恩和哈特(参考书目1899年之后,见文章),海斯(1989),西蒙& Chase(参考书目1973年之后,见文章),根据一系列的调查和研究在每个区域,为了得到专业级别的水平,还需要大约10年的努力。参与调查的地区包括:象棋、组成、起源、绘画,弹钢琴,游泳,网球,等科学家,从神经心理学和拓扑的角度研究这些领域,和结论。在一个特定的领域达到专家水平,关键是要“故意重复”,也就是说,不是机械的,一遍又一遍地练习,但要不断挑战自我,努力超越他们当前的水平,通过不断尝试挑战,在这个过程中,尝试和努力后对其性能进行了分析和总结,从经验,纠正各种错误。把“稳健”重复成功的过程可以实现。

不存在所谓的“捷径”,甚至对这种天才莫扎特,也没有捷径可走,尽管4点开始作曲,但他也花了13年,没有写世界级的作品。的另一个例子,披头士(甲壳虫乐队),他们似乎在1964年的一系列热门单曲和埃德·吉拉德·温秀(埃德沙利文节目)在节目一炮,但你可能不知道,他们早在1957年就在利物浦和汉堡小规模演出,在无数的非正式的性能。甲壳虫乐队主要女主角“中士辣椒”,于1967年发布。马尔科姆·格拉德威尔公布了他的柏林音乐学院研究报告,研究比较了班上一个上下等级3班的学生,和一个接一个地问他们音乐练习时间

三个等级的所有的人,在大约5岁开始练习音乐,起初大家练习音乐几乎在同一时间,大约2 – 3小时一个星期。但在大约八岁,每个人都开始反映的区别。后来成为班里最好的学生比其他学生练习开始,每周6到9个小时,8小时一个星期,在我12岁的时候14岁每周16小时,在未来越来越多,直到大约20岁,他们练习音乐时间超过30小时。20岁,精英级别的音乐家积累了超过10000小时的音乐实践。相比之下,只有部分优秀学生可以达到8000小时的练习时间,和音乐教师水平的学生,他们总练习时间只有大约4000小时。

也许这可以让你达到专业水平的神奇的时间应该是10000个小时,而不是10年。(Henri Cartier布莱松-(1908 – 2004)曾说:“(摄影师),10000年的照片你是垃圾”,但即使是废话,他拍照也要花将近一个小时。)塞缪尔·约翰逊(1709 – 1784)认为,这个时间应该更长:“在任何领域做一个很好的,一定会结束自己的生命能量,否则不能达到。”乔叟(1340 – 1400)和“生命是如此的短暂,或技能所以深刻的叹息。希波克拉底(c。公元前400年)被写祝福以下句子:“ars巴隆,维塔更长”,这句话从一个再引用:“ars隆维塔长的场合praeceps,experimentum periculosum,iudicium困难的”,这段话翻译成英文:“生命是很短的,但是艺术是深刻的,机会稍纵即逝,探索难以捉摸的,艰难的选择”。这篇文章是用拉丁文写的。在拉丁语中,ars可以翻译为“艺术”或“艺术”,但在一个古老的希腊,ars只能做“技能”的意思,而不是“艺术”的意义。

你想成为一名程序员吗?

这是我的程序员的成功“秘诀”

沉浸在编程,编程是为了兴趣。为了保持这种感觉充满了兴趣,你可以把它放到你的10年/ 10000小时的节目。

低。最好的学习方法是在实践中“学习”。更专业地说:“一个人可以达到的最高水平的职业,不是因为这个人经验增加,自动接收后,但这个人特别努力进步能产生结果。”(p。366)。“最有效的学习包括以下元素:一个明确的和适当的任务困难,适应学习者的个人情况,及时的信息反馈,有机会重新开始和纠正错误)(p。20日至21日)在实践中认知:思想、数学、和文化在日常生活中,这本书提供了有趣的观点

与其他程序员交流,阅读别人写程序。这是更重要的比你读一本书或去培训班

如果你喜欢,可以选择读计算机科学专业(当然你也可以去这个专业的研究生)。如果你能这样做,那么你将有机会找到一些需要计算机学位认证工作,也可以让你有了更深层次的了解这个行业。然而,如果你不上学,你可以(当然需要有足够的意志力)在自己的学习,或通过工作来积累经验。不管你用哪种方式,取决于这本书是不够的。“如果只有通过研究油画和调色技术创建一个画家,所以不能让更多的光学习计算机科学课程顶级程序员。”Eric Raymond说,他是“新黑客字典”的作者。我雇佣了最好的程序员只有高中文凭,他写了很多伟大的软件,他有自己的新闻集团,通过股票赚够了钱,还开了一家自己的俱乐部。(作者说这个男人是Jamie Zawinski,他是浏览器网景(Netscape)的早期发展这个人之一,也是开源项目的主要贡献者Mozilla和XEmacs,他成立了一个俱乐部称为DNA_lounge,SoMa地区位于旧金山-

其他程序员一起做项目。在一些项目是最好的,但在一些项目这样做不好。当你是最好的,你的领导会得到锻炼,前瞻性的愿景和激励你。当你做得好,你可以知道如何做你的领导,而且他们并不喜欢什么(因为领导总是把那些他们不爱做的杂事对那些他们认为是无效)

当试图跟随其他程序员一起做项目。试着理解别人写的代码。看你找不到代码作者本人的情况下,理解和正确的代码需要什么价格他写了。还想,如何计划自己的代码,使其更容易被他人理解和维护。

低学习至少半打编程语言。包括一个支持类抽象的语言(如Java或c++),支持函数抽象的语言(例如Lisp或ML),一种支持的语言语法抽象(如Lisp),一种支持声明式编程语言(例如Prolog或c++模板),一种语言,支持协同程序(例如图标或计划),一种并行支持并发编程语言(例如硅铝层)

请记住“计算机科学”包含“计算机”这个词。理解计算机执行一条指令需要更长的时间,要多长时间才能从记忆一个字(词)(包括缓存命中,2例),如果把数据从磁盘连续时间消费吗?和需要多少时间磁盘上的一个新的位置了吗?

“尽可能参与语言标准化过程。说大了,你可以试着加入这样一个专业组织,ANSI c++委员会去了一个小,你也可以从自己的代码规范,合格的代码缩进是需要两个空格或宽四空间宽。无论哪种方式,你需要理解别人的语言偏好,以及他们的喜好程度,即使你想知道为什么他们有这样的喜好。

好意识,能尽快适应语言标准化的结果。

掌握上述所有内容,仅读一本书学习应该很难做到。我的第一个孩子出生的时候,我读过几乎所有市面上的“如何…”导游书,但当我读完或觉得自己像一个新秀。30个月后,我第二个孩子出生,我不需要做一个书呆子吗?不!相反,我现在更依赖个人经验,经验比数千页的书,是更有效的,让我放心。