AI浪潮是否已在消退？

Blitz613 发表于 2022-04-18 08:09:53
别看，学术圈ai已经玩烂了，但是业界ai落地的技术大部分还停留在树模型，在线服务的深度模型少之又少。这明明才刚刚开始。

这样的观点不全对，事实上这几年已经有大量的产品里头有很多深度模型落地。推荐系统，各种视觉系统就不用多说了。程序员自己写代码的ide都是有深度模型在做自动补全的。自动驾驶里的感知预测规划控制整个pipeline基本上都有深度模型。

在落地的产品里，这些模型的效果确实是远远强过传统方法的。

再说一个直观的数据，去各招聘平台找machine learning PhD的职位和传统领域，比如programming language PhD职位，ml的职位大概是99+ pages，而pl的职位大概是个位数。

学界确实有不少灌水文，每年上万篇AI的论文每篇改进0.1%人类早就不在地球了。但这就是学界，哪个方向都一样，难道做system的就比做ai的高尚吗？这么说当然不是说灌水就对了，但是很多重要的idea也都是在这样的环境中产生出来的，因为大家都在发表都在沟通，才能不断的积累迭代出真正精炼又有用的idea。而ai有着非常有活力的社区。

近5年内做AI不会差，平均来说，无论去业界还是学界都强于cs其他领域。

个人觉得随着时间推移，人们对AI不切实际的期待已经消退，普遍开始明白以L5自动驾驶为代表的强人工智能在短期内不太可能落地。但对于辅助型的弱人工智能的应用会进一步扩大，包括推荐系统、CV、决策系统等会进一步在各个领域推广应用。

从这个趋势来看，AI不切实际的那部分泡沫会破裂，整个行业会向着一个健康、可持续的方向蓬勃发展，个人觉得是好事

看具体细分领域吧，不好一概而论。

对比一下2021和2020就有不少的变化，关键是要不停滴学习，争取一直走在潮流的前面。

没有。这次AI应用有挺多落地成功的，比如FB/SNAP/PINS/Google做广告，推荐之类的，还有很多工作有专门的fraud/integrity之类的team。创造了很多ML岗位。目前依然很in deman。
ML岗位有时候比普通SDE工资高一些。

支持楼上技术成熟度曲线的观点

个人观点是技术依旧在进步，但拉2个 PhD 创业就能快速圈钱的时代应该结束了，大家对AI技术更加理性

对AI的界定，不同人是分层分级的。对于很多政府高官来讲，你写个逻辑回归，决策树就叫人工智能了，只要能用。这个定义非常广。所以目前的情况，就是倡导的，强调的，牛鬼蛇神到处出没的，跟真正学术上的可能都不是一回事。
现在的情况，学术上我个人感觉这波发现已经快到头了，然后大家都转向了落地（学术也是边际效应递减，大部分新玩家肯定选可能收益最大的方向），例如硬件层面的优化，还有利用现有的AI作为工具，看看能不能在其他学科探索出新未来，譬如生物学，脑科学，深海科学，这些都是现在科技未至面较大的方向，看能不能利用大规模训练模型，做出一些以往做不到的精准预测，认识，然后再继续互相促进。譬如对大脑原理的更深刻认识，肯定能仿造出更厉害的处理器或者算法出来。

搜索广告增量推荐这四个方面我觉得在我退休前应该将一直是绝对的AI驱动的....至少这四个方向上很难退下去。    但是有1说1 ng找工作的确越来越难这个方向上岸越来越卷。

钢板太君 发表于 2022-4-18 23:50
这样的观点不全对，事实上这几年已经有大量的产品里头有很多深度模型落地。推荐系统，各种视觉系统就不用 ...

大佬觉得现在CS哪个方向在未来比较友好？现在AI太卷了。

川川唔 发表于 2022-4-18 20:53
搜索广告增量推荐这四个方面我觉得在我退休前应该将一直是绝对的AI驱动的....至少这四个方向上很难退下去。 ...

推荐算法容易产生信息茧房，割裂认知；因为KPI都是奔着点击率，热启动等等指标去的。而一个真正的媒体人/文创工作者选素材往往还会兼具很多其他因素，譬如社会责任，真实性，报道的口吻是否中立，是否立意深远，耐人寻味，而不仅仅是为了点击量。

如果监管日趋变严，那AI的投资故事，未来的想象画面肯定都是要缩水的，反应到股价上，对未来现金流的更悲观估计，肯定就是缩水了。