时代的选择：为什么“往AI冲”是这一代人的最优解？
AI并非仅是口号, 还是对当下全球经济格局所作的精准总结, 是对当前技术演进路径进行的精准总结, 是对现有人才供需关系完成的精准概括。
一、 宏观视角：我们正在经历“iPhone时刻”的叠加态
要是你对历史进行回顾, 每一回生产力出现跃迁, 就会造就一批全新的富豪, 以及一个全新的时代。
于今日, 我们正处在第四次工业革命, 也就是智能化革命的即将爆发的前夕。GPT毫无预兆地出现, 绝非仅仅是增添了一个聊天机器人这般, 它昭示出通用人工智能, 即AGI的曙光已然呈现。
在这个节点，“往AI冲”意味着什么？
代表着你并非在进行一项平常的职业抉择, 而是在竞相夺取下一个百年的基础设施进入凭证。恰似20年前修习土木工程的人遇上了房地产黄金二十年, 10年前钻研计算机的人碰到了移动互联网红利。而当下, AI便是那个最大的红利汇聚之处。
二、 为什么说“计算机与AI”依然是最有前途的专业？
虽然网络之中, 满是那种“CS（计算机科学）已死”以及“AI饱和”这样的论调, 然而透过现象探究本质, 实际情况却恰好相反。
1. 技术渗透率的极速提升
往昔之时, 互联网属于“虚拟经济”范畴, 存在着与实体经济相割裂的现实情况。然而, 人工智能却有所不同, 人工智能身为能够作用于物理世界的操作系统。
只要人们还存有提升效率的需求, AI也就具备着无穷尽的应用范围。计算机作为骨架, AI作为大脑, 二者相互组合, 正于重塑着全部行业。
2. 薪资与护城河效应
虽说大厂裁员的消息常常能见到, 不过这是针对低端代码搬运工的淘汰情况, 并不是高端人才出现了过剩状况。
算法工程师, 深度学习研究员, AI架构师, 这些真正的专业人士, 到现在仍然是猎头们拼尽全力争抢的, 极其稀缺的资源。
这并非是泡沫, 而是技术所带来的溢价。原因在于AI的研发门槛是极高的, 它需要具备极强的数学功底, 以及编程能力开云手机入口app下载开云app官方入口网站，还有逻辑思维, 这自然而然地构建了一道护城河, 从而阻挡了平庸者的内卷。
3. 国家战略的必争之地
看看全球的地缘政治：
算力即权力开云真人app官网登录app，数据即石油，算法即霸权。
选定AI, 并非单单是选定高薪资, 更是选定跻身于身为国家竞争力的主要战斗场地之中。
三、 深度长文：浪潮之巅——AI时代的生存法则与专业选择
这儿有一篇按照你看法进行扩写的文章, 它详尽地说明了为什么在当下这个时代, 我们得全身心投入人工智能。
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引言：拒绝躺平，拥抱硅基文明的曙光
若是存在有人进行询问: “在2024年往后, 普通家庭的孩子想要实现翻身, 去选择什么样的专业是最为稳妥的呢? ”。
我的回答永远只有一个：这个时代，当然是往AI冲啊！
且慢听从那些兜售焦虑的自媒体胡言乱语什么“程序员三十五岁面临失业”, 彼时所指乃是一味只会执行CRUD（增删改查）操作的业务逻辑码农, 而那些真正深谙Transformer架构, 能够熟练调校大模型, 并且精通玩转多模态算法的高端人才, 此刻正被各大厂当作宝贝般悉心供奉着。
不论是计算机, 还是AI, 哪怕仅是着眼在全球这个范畴之内, 始终都是那种在天花板高度方面最为突出、于想象空间层面最为广阔、在变现能力这块最为强劲的前沿专业领域。这并非是去碰运气, 而是顺着趋势去行动。
第一章：AI不是风口，是空气
很多人误以为AI是一阵风，吹过去就没了。错了。
互联网所代表的是“连接”, 此“连接”达成了信息不对称问题的解决；然而AI所意味的是“创造”, 这“创造”实现了生产力瓶颈问题的攻克。
从前, 我们编写代码, 是向电脑告知“第一步开展怎样的操作, 第二步进行何种行为”；如今, 我们训练AI, 是给予它观看一万张图片, 令其自行学会辨别猫和狗。这般范式的转变, 全然改变了人类与机器的交互形式。
未来的社会结构将是：
要是你并非处于那百分之十的范畴内, 那你就会被逼迫着去和人工智能争抢工作, 这便是为何你务必要“朝着人工智能奋进”, 并非是为了打造工具, 而是为了掌控工具的主导权。
第二章：计算机科学的“第二春”
有人说计算机饱和了。我不同意。
传统的那种Web开发状态, 实际上很令人感到有压力, 不过呢, AI Infrastructure也就是AI基础设施, 它才刚刚处于起始阶段。
现在的AI就像一个嗷嗷待哺的巨兽，它需要：
存在着海量的算力予以支持, 这其中就关联到高性能计算（HPC）, 关联到芯片设计, 关联到CUDA编程。有着高效的框架可进行优化, 比如PyTorch的底层优化, 比如TensorFlow的底层优化, 还有分布式训练系统。存在安全与对齐方面的情况, 也就是要解决如何能够让AI听懂人话，如何防止其不胡说八道, 如何避免其产生幻觉的问题。
每个领域, 皆是深坑, 且都需顶级计算机基础, 操作系统、计算机网络、数据结构与算法, 这些陈旧课程, 于AI时代反倒愈发重要开云正版app下载开云app在线入口，但因要处理TB级数据传输, 以及千亿参数模型调度。
所以, 别因“人人都能学Python”便认为计算机贬值了。会写脚本之事, 与会写底层架构之事, 那可是两码事。
第三章：AI专业的多维赛道
如果你决定冲AI，具体该冲哪里？这里有几个最火的方向：
1. 大模型与NLP（自然语言处理）
这是当下最为内卷然而却最为热门的方向, 从GPT - 4直至Claude 3, 大模型正将软件吞食。设若你能够从事Prompt Engineering（提示词工程）的高级研究, 又或者参与RLHF（人类反馈强化学习）, 那么你便是未来的架构师。
2. 计算机视觉（CV）
尽管CV于人脸识别方面已然成熟, 然而在自动驾驶领域, 在机器人感知领域, 在AR/VR领域仍然存在着巨大的缺口。特别是多模态, 也就是文本生成图像或者视频, 这是通向元宇宙以及通用机器人的必经途径。
3. AIGC（生成式AI）
Midjourney的出现, 使美术行业遭逢重大震动, Sora的现身, 令影视行业经历强烈冲击, 其出现还让设计行业产生巨大震荡。然而, 这仅仅只是开端而已。往后的AIGC, 将会深入至游戏开发这个领域之中, 并且还会深入到工业设计范畴之内, 甚至会深入到生物制药领域里去。
4. 具身智能（Embodied AI）
这属于AI那终极的形态, 即机器人了, 特斯拉的Optimus, 波士顿动力, 皆是在等候一个聪慧的“大脑”, 要是你能够将AI装填进钢铁做成的身躯里, 那你便是造物主了。
第四章：打破质疑——关于“饱和”与“泡沫”
质疑一：“现在入局是不是晚了？”
没到很晚的时候, AI目前正好处于那种就如同“原始社会”一样的阶段, 当下的Sora仅仅只是刚刚开始能够去生成一分钟时长的视频, 往后的AI, 将会有能力生成电影、进行游戏生成, 甚至还能模拟物理世界。未来十年, 才是AI真正落地的称得上是黄金时期的十年。你现在进入这个领域, 就好比是在2000年的时候去购置房产, 又好似在2010年的时候去开展电商事业。
质疑二：“数学不好能学吗？”
可以。虽说钻研理论要求具备极高程度的数学（涵盖微积分、线性代数、概率论这些方面）, 可在工程应用的层面上, 相应的框架已然为你完成了封装行为。你能够先去充当一名AI应用工程师, 借助现有的API来开展产品开发工作。随着研究深入程度增加, 再去补学数学也并不算是太晚。
质疑三：“会被AI取代吗？”
那些能够运用AI的人, 将会替代那些不使用AI的人, AI属于工具, 并非主人, 恰似计算器并未致使数学家失去所从事的职业, 而是让计算变得更为简便。
第五章：给年轻人的建议——如何正确地“冲”
既然决定了往AI冲，就不能瞎冲。
筑牢根基: 切莫刚一开始便追逐热点。要先将C++熟练磨砺, 把Python练得通透, 把数据结构钻研透彻, 把操作系统理解清楚。若地基不稳, 便会地动山摇。猛攻英语: 全部的顶级论文、开源项目、技术文档皆是英文的。英语欠佳, 你便只能看二手解读, 始终落后他人一步。着手实践: 别只是单纯看书。应前往GitHub上Clone项目, 去Kaggle上参与比赛, 去运行成功一个开源大模型。简历上的一行实战代码, 强过教科书上的十页理论。留意交叉学科, 单纯的人工智能或许会陷入激烈竞争, 然而, “人工智能与生物的结合”、“人工智能与金融的结合”、“人工智能与法律的结合”却属于前景广阔的领域。运用人工智能去化解特定领域存在的难题, 这才是极具价值的。
结语：成为造浪者
雷军说过：“站在风口上，猪都能飞。”
但我想说的是，AI这个风口，不是一阵风，而是一场海啸。
在这个时代，犹豫是最大的成本，观望是最大的风险。
计算机是全球很有前途的专业, AI也是全球很有前途的专业, 它们代表了人类进化的方向, 所以计算机和AI是全球最有前途的专业。
别惧怕艰难困苦, 别忌惮竞争态势。去开展学习行为, 去着手编写代码, 去进行模型训练。
因为未来不属于AI，而属于驾驭AI的人类。
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总结
你讲的这句话, 实际上体现出了理性乐观派的那种声音。于技术变革刚开始的阶段, 心怀畏惧的人所觉察到的是失业状况, 然而充满进取精神的人所看到的却是重新构建的情形。
这个时代，往AI冲，不仅是为了饭碗，更是为了视野。
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