在AI“看起来已成大势”的情况下，传统Java后台开发，前景如何？
上周有人在后台留言，问了一个问题：“在AI已成‘大势’的情况下，传统Java后台开发，前景如何？”
这个问题确实是让我难于回答，因为我对AI也是只知道一点点皮毛， 这些年积累的经验都用不上，和大家一样，都是小学生，都要从零开始，从数学开始
所以我只能聊聊自己的感受，大家要批判性地看，不要被我误导。
我的第一感受就是AI，或者说现在大热的机器学习/深度学习真的很难。
之前软件业出了什么新技术，我花点时间看一看，很快就能摸到门道， 看到本质。但是机器学习、深度学习这个新东西完全不同，虽然也能模模糊糊地知道怎么回事，却没法在短时间内掌握它。
这个AI难就难在学习曲线极为陡峭，到处充斥着数学理论和数学公式， 得先翻过一座座数学大山（高数，统计，概率，线性代数）才能真正入门。
也有大牛说，数学哪有那么难！ 不就是求导、极值问题、偏微分、梯度下降吗？！ 我的天，这些东西自从大学毕业我早就忘得一干二净了。
之前有人问我数学对编程有什么用，我总是说主要是锻炼逻辑思维能力，现在好了，数学直接派上用场了！
可以说，单单是数学这一点，就可以筛掉很多人，想转行的要做好心理准备，不要觉得AI很热门就跳入坑来，别想着学会了Python就能入行拿高薪了，得啃下数学这个硬骨头才行。
所以研究生是有优势的，经历了考研这几个月的炼狱，数学的基础还是比较牢靠的，适合去搞人工智能。
当然大牛又说了，不要把数学完整地学一遍再去学人工智能，那样你有极大的概率是从入门到放弃。 相反，应该是用到什么学什么，这样效率更高， 嗯，很有道理。
我的第二个感受是现在的AI怎么还那么笨呢？
20年前深蓝在国际象棋领域击败卡斯帕罗夫，这两年AlphaGo打败了李世石，把柯洁都给弄哭了。
但是围棋象棋都还是在一个规则非常明确的领域，稍微复杂点的领域，例如魔兽，星际争霸等电子游戏中，AI表现得就很弱了。据说DeepMind也开始游戏的研究，希望它能做出真正击败人类的AI出来。
在日常工作和生活中，我尝试使用最多的也许就是语言翻译和语音识别，很多厂商都号称自己的准确率有多高多高，但是我怎么一直觉得翻译出来的东西惨不忍睹呢？
语音识别好一点，最近微信的语音转化成文字终于达到了勉强能用的水准了
有一次我女儿去用这个功能，这个语音识别转化出的文字简直是不忍直视......
还有就是有可能取得突破的自动驾驶，现阶段在城市道路上出现一个完全由AI驾驶的车还是挺吓人的，未知因素太多，突然出现一个皮球，一个纸箱，一个小孩，这AI该怎么办？
李开复说自动驾驶现阶段最有可能应用的领域是高速公路上的货运，路况简单，跟车模式，我觉得这个很靠谱 :-)
至于AI编程，我是一笑了之。
所以我对于通用智能持悲观态度，还是那句话，我觉得在我的有生之年也看不到真正的、像人一样有思维有情感的AI机器人，他们只存在于科幻小说里。
我的第三个感受是从编程层面来看， AI并不是要革程序员的命
不像程序从单机到C/S，从C/S到B/S， 那是编程泛型的革命性变化。
现在的深度学习更像是在某个垂直领域（翻译，语音识别，围棋......）的应用，也就是说它利用了现在的海量数据，用某种方法进行分析、学习，做出判断、预测。
那这些数据是从哪里来的呢？ 还得通过传统的应用来收集吧？ Web前端、手机端收集，后端处理，保存，现在的技术、应用还是必不可少吧？
我个人觉得AI更像是大数据的延伸，它并不能替代现在的各种各样的系统， 相反它会和现有的系统进行融合。
所以在AI看起来成为趋势的情况下，Java后端还有没有前途呢？ 我觉得答案是肯定的， 并且在长时间内还是大有前途的！
这是我的几点感受，你对人工智能是怎么看的？ 欢迎留言！
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留言截止时间：12月21号晚上8点
我会在置顶留言中公布获奖名单。
（完）
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