为什么现在计算机所有专业的研究生基本都搞机器学习和深度学习，国内真的需要这么多会人工智能的人才吗？
2022-09-20
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信息行业里的问题分两类：一类是确定性的问题，比如加密、网络通讯、数据库、计算机结构（cpu/gpu/dsp以及存储系统)、信号调制解调等等。
另一类是带有不确定性因素的问题，比如图像语音的分析理解、数据挖掘、有界博弈、大样本空间中局部优化，自学习交互等等。
所谓机器学习包括深度学习通常在不确定性的问题里有比较不错的应用效果，而在确定性的问题领域中鲜有建树。
机器学习这一波热度是由深度学习带起来的。
学校蹭热度，可以多招学生。
学生蹭热度，是因为当下听着时髦。
绝大多数学生，最终都会进入业界成为某个企业的员工。
在企业里，企业的经营发展方向是第一位的，个人的兴趣永远从属于企业的需要。
绝大多数企业里解决的问题都是确定性的。
一窝蜂到机器学习里扎堆，最终一定会有很多人失望，因为行业的技术问题的分布成形已久，不会因为当下一时的热度而而出现大的调整。
