本文将带你了解物联网之人工智能的三个阶段：我们正从统计学习走向语境顺应，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　事物飞速发展之时，往往需要你停下脚步，回顾自己所处的位置，否则你会很容易陷入对细节的兴奋之中。构成人工智能基础的数据科技正以不同的方式向前发展，而且速度飞快。因此，在你改变职业之前，或者决定使用人工智能扩展业务时，让我们首先对人工智能做一个鸟瞰，以帮助理解我们所处的位置以及未来走向。
   
    　　
     
    　　人工智能的三个阶段
     
    　　我们倾向于把人工智能看做新事物，尤其是新技术以及和深度学习相关的新技巧。然而，人工智能已经过数十年的发展，否认过往的成功似乎不合逻辑，因为技术总是不断向前发展。
     
      　　当我费力向其他人解释人工智能之时，我不断为预测分析寻找一些分界线，这些分析我们已经实践了相当一段时间，也是大众对人工智能持有的观点。最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮（Three   Waves of AI）》的书，作者是 DARPA 信息创新办公室主管 John   Launchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段：
     
    　　1. 手工知识（Handcrafted Knowledge）阶段
     
    　　2. 统计学习（Statistical Learning）阶段
     
    　　3. 语境顺应（Contextual Adaptation）阶段
     
    　　Launchbury 的观点对我帮助极大。尽管阶段（ages）的比喻很有用，但是这很容易让人误解为一个阶段结束了下一个阶段作为替代才开始。与此相反，我把人工智能看作一个金字塔，其中下一阶段的发展奠定在前一阶段之上。这也清晰地表明了即使是最古老的人工智能技术也不会过时，且实际上依然在使用之中。
     
    　　对于第二个阶段统计学习（Statistical   Learning），即我们目前所处的阶段，我分为了一些更细的阶段，因为第二个阶段之中有一些重大突破值得单独作解释。
    　
     
    　　第一阶段：手工知识
     
    　　第一个阶段的典型代表是「专家系统」（expert   systems），其把大量知识转化为由中小企业团队精心制定的决策树来增强人类的智能。专家系统的代表例子是 TurboTax   或者做调度的物流程序，它们在上世纪 80 年代已经出现，且很有可能更早。
     
    　　
    　　尽管我们有能力运用机器学习统计算法诸如回归、SVM、随机森林以及神经网络，且这些算法自上世纪 90   年代以来获得了飞速扩展，但手工系统的应用并未完全消失。最近 Launchbury 提及到该系统的一个应用成功防御了网络攻击。大约在 2004   年之前，相似的系统实际上已经成为自动驾驶车的核心（其失败的主要原因是不能解释所有的现实问题）。
     
    　　Launchbury 认为专家系统在推理方面表现不俗，但仅限于几个严格定义的问题，且没有学习能力，不能处理不确定性问题。
     
    　　第二阶段：统计学习
     
    　　第二个阶段是我们现在所处的阶段。尽管 Launchbury 倾向于关注深度学习方面的进步，实际上早在我们使用计算机寻找数据中的信号之时就已经步入了第二阶段。统计学习阶段开始于数十年之前，但是在上世纪   90 年代获得了牵引力，并通过处理新数据、容量甚至是数据流而不断获得扩展。
     
      　　由于不断增加的深度学习技术工具箱（比如回归、神经网络、随机森林、SVM、GBM），统计学习阶段伴随着从数据之中寻找信号能力的爆炸性增长应运而生。
     
    　　这是一种不会消失的基础数据科学实践，它可以解释消费者（他们为什么来、为什么留、为什么走）、交易（是否存在欺诈）、装置（它是否有问题）、数据流（30   天之后其价值是什么）的所有行为问题。统计学系对人类智能的增强是不断发展的人工智能的部分之一。
     
    　　在第二阶段之中，至少有另外两个重大突破极大地提升了人类的能力。第一个是 Hadoop   与大数据。现在我们已经有了大规模并行处理以及储存和查询大的非结构快速移动数据集的方法。2007 年 Hadoop   首次开源，直到现在。第二个小的突破是现代人工智能工具集的兴起，其由以下 6 种技术组成：
     
    　　1. 自然语言处理
    　　2. 图像识别
    　　3. 强化学习
    　　4. 问答机
    　　5. 对抗式训练
    　　6. 机器人
     
      　　除了少数例外，这些技术可被整合为依赖于深度学习的一类，但是如果你查看深度学习工作方式以及深度神经网络运行方式的详情，你很快会意识到这些并不是问题的核心。
     
    　　在卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗神经网络、强化学习之中的进化神经网络及其所有变体之中通常有很少；反过来在问答机（Watson）、机器人或者不使用深度神经网络的强化学习变体之中存在更少。
     
    　　由于这些技术的共同之处是它们生成自己的特征，也许我们应该称之为无特征建模的阶段（Era of Featureless   Modeling）。你仍然不得不使用已知的标注实例进行训练，但是你不必在列中填入预定义的变体和属性。它们在极其大的计算阵列上也需要大规模并行处理，很多次需要专业芯片（比如   GPU、FPGA）以在人类时间尺度上搞定一切。
     
    　　因此，重要的区别就是第二阶段的人工智能可以延续几十年，并且其主要从机器学习、大数据/Hadoop   和无特征建模三个方面已经对新技术进行了三次大的变革。但这些突破仍然在统计学习方法这一阶段内，该阶段还会继续发展并产生更多的突破。
    　
     
    　　Launchbury 表明，到目前为止，我们已经拥有非常先进、细分和强大预测能力的系统，但是仍然还没有理解语境和最小推理能力。因为我们的技术对数据有更大量的需求，这已经成为了一个障碍，而对我们仍然有价值和高效的预测分析技术并不应该是这样的。但我们在这个阶段早期无法解决的困难，包括自动驾驶汽车、机器赢得日益复杂游戏的能力、图像、文本和自然语言处理等方面目前都已经取得了重大的突破。
     
    　　第三阶段：语境顺应（contextual adaption）
     
    　　接下来呢？Lauchbury 说，当前统计学习时代出现了两个问题，第三个阶段要解决两个问题。
     
      　　解释推理行为的模型：虽然我们的深度神经网络善于分类，比如图片，但是处理原理仍然显得神秘莫测。我们需要既可以进行分类也可以得到解释的系统。理解推理就能让对处理过程的修正真正有效。
     
      　　生成模型：这些模型可以从潜在语境中进行学习，比如一个模型，掌握了每个字母的笔画，而不是基于大量糟糕的书写样本进行粗暴分类。我们今天使用的生成模型有望显着减少对训练数据的需求。
     
    　　鉴于这些特点，处在这一阶段的人工智能系统就能使用语境模型（contextual   models）进行感知、学习、推理以及抽象，将从一个系统中学习到的东西应用到一个完全不同的语境中。
     
    　　全景视野
     
      　　新阶段的开始并不意味着前一阶段会戛然而止。一些技术、功能的有用性或许会降低，但是完全被淘汰出局也不太现实。比如，最新技术所需的大量计算力、研发的复杂性以及训练都会制约这些技术退出历史舞台，将来某个时候出现的高价值的问题可能还会用到这些技术。
     
      　　其他情况，比如语境采用阶段，我们可能不得不等待新一代芯片的出现，这类芯片更加类似人脑。这些被称为神经形态或者脉冲神经网络的第三代神经网络都会用到现在研发最早阶段的那些芯片。
     
    　　现在，我们处在第二阶段（统计学习）的什么位置？
     
    　　当前阶段的三章内容中，人们可能最关注的是新东西，深度学习、强化学习以及上述构成该阶段的六种技术之间的平衡。
     
      　　这是一场演化的艰难过程，刚开始结出果实，但这些新的发展中绝大部分仍然没有准备好开花结果。尽管可以看到这些技术会往哪个方向发展，但是，只有两到三个技术有望可靠商业化（图像处理、文本和语音处理，类似   Watson QAMs 的有限版本。）
     
      　　当你试着将这些技术拧在一起时，这些技术也不过是松散地在一起，集成这些技术仍然是最具挑战性的事情之一。我们总会想到办法的，只是还没到这一步。
    　　
     
    　　我们总会走到那一步的，甚至进入第三阶段。不过，走过这一阶段之前，或许还会出现我们未曾预料的演化或者变革。
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

前端开发前景怎么样啊

前端开发的就业前景一片光明。任何一款互联网产品都需要用户界面，因此任何一个互联网公司都需要大量的前端开发人员。不仅大型互联网公司相继成立了专属的前端部门，中小型公司和创业公司也急需专业的前端工程师。

大家找工作的初衷就是为了高薪，而要说到那个行业有发展前景、工资待遇好，那么非程序员莫属了。姑且不论大厂校招时十几K的月薪，普通的互联网公司程序员月薪七八千也是正常的，因此大家其实并不太需要担心前端开发的就业前景和工资待遇，据数据表明前端开发工程师平均月薪10400，按照工作经验算的话，即使是应届生工资也有6000多，1年经验有9000左右，而再往上一些的话则是1W以上的薪资，前端的工资涨幅还是挺大的，可以看出IT行业的确是一个高薪的工作。

Web前端开发培训就业前景好不好？目前疫情还没结束，但Web前端人才需求持续增加，前端薪资工资较高，就业方向比较多，未来发展前途也比较广阔，前端程序员的就业前景可观，随着前端工作年限的增加工资也是同步上涨的趋势。

Web前端开发岗位对小白接纳度高，行业发展速度快，需要不断的学习，与时俱进，掌握前沿技能，职业发展空间是比较广的。目前web前端开发技能被应用在了游戏、电商、医疗、科技、社交等多个领域，岗位选择机会多，薪资待遇水平也是比较高的，对于初入行的web前端开发工程师平均月薪资可达到7K-9K左右。随着工作经验和专业技术的提升，岗位薪资还会有大幅上涨，的web前端开发工程师平均月薪资可达到30K以上，所以想要获得比较好的就业前景，还是要学到实用的知识与技能，不断的精进自己的专业能力。

3、前端岗位的薪资也是非常可观的，比一般的行业薪资高，刚入门的薪资待遇也在9k-12k之间，所以前端开发的工作无法被替代，发展趋势是可见的，客户需求是存在，前景是巨大的。

周末web在互联网的快速发展之后，前端开发培训课程将逐渐稳定，不合格的开发者将逐渐被市场淘汰。一方面，前端开发在未来具有巨大的发展前景和优势，另一方面，它是互联网企业日益增长的需求门槛。那么如何学习web前端开发呢？北京web前端开发工程师的发展如何？我想学习，推荐几个培训场所！?。

好啦，以上是关于Web前端培训完薪资一般在多少的介绍内容。如果大家在了解Web前端的就业前景和就业薪资之后也想成为一名Web前端开发工程师，可以在诚筑说官网咨询小编，当然也欢迎你来我们的学习基地参观考察。返回搜狐，查看更多