怎么研究人工智能

——以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国智慧教育行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。随着人工智能、物联网等新兴技术的不断发展，我国智慧教育行业的市场规模也不断扩大，2018年，我国智慧教育行业市场规模达到5320亿元，较上年同比增长17.13%。在线教育受三大因素共同促进，市场规模不断扩张，用户渗透率不断提升；教育信息化在国家重点关注，各省市地方积极推进的情况下，信息化水平不断提高，《教育信息化2.0行动计划》提出三全两高一大的目标为教育信息化发展指明了方向，在线教育和教育信息化的不断扩张，共同促进我国智慧教育事业蓬勃发展。市场规模不断扩大，在线教育和信息化同步发展“智慧教育”是指以物联网、云计算、大数据处理、无线宽带网络为代表的一批新兴信息技术为基础，以智能设备和互联网等为依托，以教育资源建设为中心，以各项配套保障措施为基础，以深入实施教育体制改革为主导，全面构建网络化、数字化、个性化、智能化的现代教育体系。根据智慧教育的含义和特征，“智慧教育”是政府主导、学校和企业共同参与构建的现代教育信息化服务体系，因此智慧教育行业市场规模应该包括两大块：在线教育市场规模（主要指除学校外的社会机构（企业）提供的在线教育）和教育信息化市场规模（主要指学校实施的智慧课堂、智慧校园等工程）。2013年以来，在线教育和教育信息化均处于快速发展时期，从而推动我国智慧教育市场规模不断扩大。综合在线教育以及教育信息化的市场规模综合测算得出，2018年中国智慧教育市场规模约为5320亿元，同比增长17.13%。在线教育不断发展，用户渗透率不断提升影响在线教育行业的因素主要包括三个：升学就业需求、技术创新以及政策规范。其中，升学就业需求影响机制为：焦虑感和危机感驱使庞大中产阶层的教育开支持续提升，从而使得在线教育行业下游需求旺盛；技术创新影响机制为：大数据技术、人工智能技术、增强现实技术、虚拟现实技术、在线课程模式等正在进一步迭代在线教育的形式，不断推进着互联网教育平台向纵深发展，促使其更加高效、智能且个性化。因此，在升学就业需求、技术创新、政策规范的共同促进下，我国在线教育市场发展迅猛，2012年市场规模仅为701亿元，2017年市场规模已达1917亿元，5年复合增长率达到22.3%。预计2018年我国在线教育市场规模将达到2321亿元，同比增长21.07%。除了国内在线教育行业市场规模实现持续扩容外，我国在线教育的用户渗透率也逐年提升。以K12阶段为例，2013年，K12阶段在线教育用户数量仅为1180.4万人，渗透率仅为6.8%；2018年，K12阶段在线教育用户数量达到1968.9万人，渗透率已达11.5%。

、AI/机器人PM在做的事情，和常规互联网PM有何不同？面临的问题和困难，有哪些不同？答：做事流程，基本上是一致的，但不同之处在于：需求把握。AI/机器人领域还处于探索期（找刚需），产品形态甚至典型用户群体（画像）都还不明确，所以信息收集（行业/竞品/用户等）、创意思考、产品验证的工作会更被突出。闭环验证。产品核心价值的设计和验证工作，很难以数据分析为主驱动，而需要PM有大胆的思路和敏锐的洞见。因为A）从手机场景，升级到机器人场景，天翻地覆的变化。B）用户门槛远高于互联网，用户量和用户数据远比不上移动互联网产品的量级；C）产品很可能和硬件相关，导致迭代周期更长，收集有效数据更难。交互设计。场景巨变，使得交互方式从纯软件（界面、触屏）/纯硬件，升级到多模态交互等更复杂的人机交互形式，还没有形成清晰的交互体系标准。很多人没意识到的是，新时代，不仅是新技术驱动，更关键的标志是新交互（还可能有新硬件）。功能设计。比如做搜索，和做AI问答或对话，还是很不同的东西。并且，一旦和硬件相关，难度就会陡增。数据分析。语音交互产生的数据分析难度远高于触屏交互。因为触屏交互有效表达用户意图的概率非常高，而语音交互识别出的数据往往和用户意图有很大偏差。2、AI/机器人PM需要具备的能力和素质，和常规互联网PM有何不同？答：各方面的能力和素质都需要跨越式升级。由浅入深的说——更广更深的知识（经验）积。：不仅是常规的app、网站等，还可能包括硬件、OS、量产、甚至新的用户群体认知（小孩、老人、外国人……）更强的技术理解能力。对这点，见仁见智，有2种观点：A，必须有技术背景，真的懂软硬件开发到底是怎么回事；B，本质上需要能清楚“什么能做什么不能做”，所以有相关经验也行。或者，如果整个产品团队有其他人能做到这点也行，互补配合。不论如何，至少是比常规PM的要求要高的。如果本硕博就在接触神经网络、深度学习、自动化等方面，会有点优势。更高效的学习能力/悟性。不仅需要学习以上内容，更可能随时需要去学习新的领域（甚至是技术领域）。重新认识人的感知和交互方式。参见第一个回答的第3小点。更强的洞察力和创造力。参见第一个回答的第2小点。另外，还包括产品设计时的想象力——大脑模拟体验过程（手机app可以弄原型，但机器人体验怎么。。。）行业认知/趋势判断。行业周期性如何？AI/机器人领域的发展方向如何？前沿的这些新技术/新产品形态，哪个能最终胜出？如何组织这些新技术/新产品形态？时间窗（时机）如何？政府/大学对行业的影响，如何理解、应对和借势？还有国际化思考……更深入的人文素养和灵魂境界。个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震惊了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器。）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar1986年的动画短片《小台灯》（LuxoJr）。更深入的说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。3、如何判断我是否真的对AI/机器人领域感兴趣？如何判断我是否适合AI/机器人领域？答：“感兴趣”不是一个形容词，而是一个动词——关键不是你多么兴奋，而是兴奋过后，你具体做了什么。如果做到了后面第四点的过程（至少一部分），才是真正的证明了“感兴趣”。也只有基于此，并且真的去做了1、2个产品feature设计（可以给自己出需求或研究课题），才可以判断你是否合适。另外，如果理解/讨论停留在下列问题层面（无营养、无逻辑、无边界、无方案），就还不适合：对于“强人工智能”的好奇心与普通群众或科幻小说家别无二致。人工智能再牛逼也摆脱不了“吹灯拔蜡（断电）”的尴尬，根本不智能。我想和人工智能谈恋爱。大自然到处存在着人类无法理解的算法，人工智能再牛，也是大自然的一部分。智能家居随时监控你的生活状态，这种可能产生危险的东西，除非能够证明可靠性，否则不会使用。补充一个同事的观点：是不是想重新认识自我、认识人类。4、如何（转行）成为一个合格的AI/机器人PM，需要做什么准备？答：个人建议看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题、看相关书籍或课程（后面有附录详细列出）。体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状（比如语音交互相关、各种传感器及其作用），收集行业公司/团队/机构信息。整理出自己的独到见解。认真思考人类行为、研究自我。筛选几个你真正认可的创业团队，想尽法结识其中的牛人（带上你的独到见解），去交流（先想想，为什么你值得ta花时间），甚至申请一份实习或兼职工作。

认真学习，努力奋斗就好，人工智能可以在河边来体验些

我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，3363396433里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。里面包含了这些内容：1. 精品在线课程：AI大学提供覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个核心业务领域的课程，包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度。2. 最新线下活动：每月一期的线下交流活动，技术沙龙、产品发布、创客交流……讯飞技术大咖与你面对面交流，分享多年从业经验。3. AI开发者互动论坛：所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此，帮助开发者快速排雷。4. 前沿的知识干货：整合行业内AI相关的资讯信息，为用户提供有价值的内容和服务，每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯5. 高校政府合作：AI大学联合多方资源，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化授课的老师都是行业内的专业人士，包括刘庆峰--科大讯飞董事长、吴霁虹--人工智能专家学者、宋继强--Intel中国研究院院长、陈云霁--寒武纪董事长、李远清--华南理工大学博导、徐立--商汤科技CEO、朱靖波--小牛翻译创始人、陈志刚--讯飞AI研究院副院长建议你可以去看下，登录AI大学官网http://ai.xfyun.cn即可，对了，里面还有个专属的通行证可以看下，除了全年的免费课程，还可以直接参加科大讯飞的线下发布会。最后，希望能对题主有用，有问题也可以与我交流。

著名的美国斯坦福大学人工智能研究3361306365中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

现在学人工智能前景很好，现在正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会回是强烈的热点，答而且正好是在3~5年以后的时间。首先要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。

走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

计算机科学

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学专，数值分析；其次需要属算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；然后，需要掌握至少一门编程语言51cto学院就有相关的内容可以学习，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。