一、人工智能是当前最好的计算机专业吗?
在GPT爆红的年代点进来，没想到这居然是2019年的问题，有种穿越的感觉……
然鹅即使在这个大家都觉得AI要重塑世界的年代，我依然不觉得人工智能分支要比计算机科学其他的分支好，尤其对于要选方向的学生来说。
- 在机器学习这个领域，我的观察是已经在硅谷这边已经有很多饱和的迹象了。一个最常见的迹象就是招一堆所谓的MLE进来，经常无所事事，或者就只能做一些简单的后端的项目+手写规则，和人工智能八杆子打不着
- 这一波AI大模型的浪潮，对机器学习专业技能持有者并不一定是利好的。随着大模型技术的越来越平民化，越来越多的场景不需要懂ML的人来解决，而只需要调用大模型API，写写Prompt就可以了。反而是做infra，做平台的那些工程师，能找到很多机会，因为大家都需要把模型训练的scale搞大，或者想在LLM这块搞个通用的平台产品出来———而这些机会更需要懂系统的程序员而不是懂ML的程序员
最后加一句，计算机专业日新月异。火的点一两年换一波，无人车/物联网/VR/可穿戴硬件/区块链/人工智能/…… 各种风水轮流转。想要去踩技术的风口，太难了。我建议要么就保证自己基础足够扎实，学习能力够强，不管什么火都能迅速上手；要么就一直专注于自己热爱的方向，外面的浪潮偶尔看看就好。
二、中国当前教育存在的问题？
最大的问题是素质教育和应试要求的冲突。
其次是新时代下对学生的管理问题，该不该惩戒，如何惩戒。
三、当前社会的热点问题？
要回答这个问题，不同的人对于热点问题的理解会有所不同，当前国际社会主要因为俄乌战争，从而影响到粮食，能源价格与安全，国内，因为后疫情时代，普通人员更关心工作，物价等等。
四、当前金融投资面临的问题？
需求侧乏力。
供需矛盾一直以来都是影响经济的重要矛盾，供给侧乏力就会导致商品涨价，同时也会催生金融对投资的支持力度。但现在是需求侧乏力，这就导致就算金融给投资支持，大家也不愿意借钱扩充产能。
这个时候大家就必须面对，因为疫情导致的消费动力不足。
五、人工智能对当前学习专业的影响？
现如今，人工智能技术对社会各个领域日益产生深远的影响，教育领域也不例外。在这一领域，人工智能技术的进步为教学和学习带来了新的可能性和挑战，甚至有可能从根本上改变教育治理和教育机构的内部架构。人工智能技术虽然会对教育行业产生影响，但绝对不会像线上电商颠覆传统零售那样剧烈。从目前情况来看，人工智能技术对教育的影响主要体现在以下几个方面：
人工智能技术可实现“个性化”教学
人工智能技术影响教育的关键方法之一，是为学生提供个性化学习。通过自适应学习程序、游戏和软件等系统响应学生的需求，全过程搜集学生的学习数据，通过分析这些数据，最后向学生推荐个性化的学习方案。尤其是基于人工智能的自适应学习系统，帮助学校和老师提供个性化的教学，同时帮助学生提高学习效率,激发学习兴趣。
以中国“科大讯飞”为例，目前主要通过三个步骤打造以学生为中心的课堂，实现个性化学习：首先对每一个学科，构建学科知识图谱;然后通过学科的知识图谱分析每一位学生的学习情况，让每一位学生的学习情况可视化;最后给相应学生推荐个性化的学习资源。人工智能赋能之下，学校实现了个性化教与学，课堂得到有效延伸;通过师生的共同努力，在教学质量上实现突破。
人工智能技术可重复学生没有掌握的内容，并且帮助学生按照自己的节奏学习，比如美国“可汗学院”可根据每个人的学习状况自主设计学习进程。这种定制教育可帮助不同学习水平的学生在一个教室中一起学习，教师可在需要时促进学习并提供帮助和支持。该学院下一个目标是，在未来的几年内制作出从幼儿园到高中的所有课程，以及部分大学课程，如计算机科学和电子工程等。每个人学习的处境和内容不同，所以我们不仅要因材施教，而且要因时、因地施教。而基于人工智能技术建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。
人工智能技术可为学习提供指导
智能辅导系统能够理解学生喜欢的学习方式;它们还能够衡量学生已有的知识量，所有这些数据和分析都用于提供专门为该学生创建说明和支持。试验和错误是学习的关键部分，但对于许多学生来说，错误的答案会给他们挫败感，有些学生不喜欢在同龄人或老师等权威人士面前犯错，而人工智能技术可为学生提供在相对无判断的环境中进行试验和学习的方法，人工智能“导师”还可提供改进的解决方案。人工智能技术将促进教育决策的科学化和资源配置的精准化，加快形成现代化的教育公共服务体系。目前在学校的实际运用
六、人工智能当前的发展
--- 标题：人工智能当前的发展 副标题：概述、现状、应用及未来趋势七、揭秘人工智能计算能力的瓶颈问题
人工智能计算能力的瓶颈问题
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人工智能在各个领域都展现出强大的应用潜力。然而，人工智能计算能力的瓶颈问题却一直是困扰着科研人员和技术从业者的难题。
人工智能系统的计算能力是其能否高效运行的关键。在大数据时代，人工智能算法需要处理海量的数据，而传统计算能力往往无法满足需求。这就给人工智能应用的推广和发展带来了很大的阻碍。
人工智能计算能力的缺陷主要表现在三个方面：
- 计算效率不高：人工智能算法通常需要进行大量的矩阵计算、神经网络训练等复杂运算，传统计算设备往往难以快速高效地完成这些任务。
- 能耗过高：由于人工智能计算密集型的特点，传统的计算设备在处理人工智能任务时通常会产生大量的热量，且能耗较高。
- 延迟较大：某些实时性要求高的人工智能应用，如自动驾驶、智能机器人等，对计算速度有极高的要求，而传统计算设备的延迟可能无法满足这些应用的需求。
针对人工智能计算能力的瓶颈问题，科研人员和技术公司正在积极探索解决方案。其中，量子计算、分布式计算、专用芯片等新技术被广泛应用于人工智能领域，以提升计算能力和效率。
总的来说，人工智能计算能力的瓶颈问题是当前人工智能领域亟待突破的难题。通过不断的技术创新和研究努力，相信人工智能计算能力的发展势必迎来一次新的飞跃。
感谢您阅读本文，希望通过本文能更好地了解人工智能计算能力的瓶颈问题，为相关领域的研究和实践提供帮助。
八、计算机专业热点：探讨当前IT行业的关键问题
1. 人工智能的发展与挑战
人工智能（AI）作为计算机专业的热门领域，近年来取得了巨大突破。然而，随着AI技术的不断发展，也出现了一些挑战。首先，AI的发展是否会导致人类就业市场的大规模失业？其次，AI的算法是否准确可靠，不存在偏见和歧视？最后，AI技术的隐私和安全问题如何解决？这些问题亟待我们深入探讨。
2. 区块链的应用与前景
区块链技术作为一种分布式数据库，已经成为计算机专业的一个重要热点。从加密货币到供应链管理，区块链的应用领域广泛且不断拓展。然而，区块链技术还面临一些挑战。例如，如何解决能源消耗和性能问题？如何确保区块链的安全性和隐私保护？在未来，区块链技术对于金融、物流和其他领域的影响将不可估量。
3. 云计算与大数据
随着互联网的发展，云计算和大数据技术也成为计算机专业的热门话题。云计算提供了强大的计算和存储能力，使得各种规模的企业和个人可以在云上部署应用和存储数据。大数据技术则专注于对海量数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息。然而，云计算和大数据也面临着一些问题，如数据隐私和安全问题、数据管理和分析能力的提升等。
4. 软件开发的趋势与挑战
随着技术的发展，软件开发也在不断变化和进化。敏捷开发和DevOps等新的开发方法和流程得到越来越广泛的应用。同时，人工智能、物联网和移动应用的兴起也给软件开发带来了新的挑战。如何更好地应对复杂的软件需求、确保软件质量和安全性，是当前软件开发行业关注的重要问题。
5. 网络安全与隐私保护
随着信息技术的广泛应用，网络安全和隐私保护成为计算机专业的一个重要议题。网络攻击和数据泄露不断增加，给个人和企业带来了巨大的损失。因此，研究和应用网络安全技术，保护网络和个人信息的隐私安全，已经成为计算机专业的一项重要任务。
九、考验人工智能的问题？
人工智能的发展和应用给人们的生活带来了很多便利，但是也有一些问题需要考验人工智能的能力。以下是一些可能的问题：
人工智能能否超越人类？
人工智能是否会取代人类的工作？
人工智能是否会产生自我意识？
人工智能是否能够像人类一样思考和决策？
人工智能是否可以进行自我学习和进化？
人工智能是否可以解决人类无法解决的问题？
人工智能是否会对人类造成威胁？
人工智能是否可以代替人类进行艺术创作、文学创作等创造性活动？
人工智能是否可以代替人类进行情感交流和社交活动？
人工智能是否可以代替人类进行决策和判断，特别是在医疗、金融等领域？
这些问题需要我们深入思考和研究，以更好地了解和应用人工智能技术。同时，我们也需要关注人工智能技术的发展和应用所带来的伦理和社会问题，并采取相应的措施来保障人类的利益和安全。
十、关于人工智能的问题？
1、底层技术基础差
由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。
2、发展氛围显浮躁
人工智能概念虽当前火热，但企业和政府对产业发展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁，面临同质化、碎片化风险，这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期，并加剧产业未来发展的周期性波动幅度。
3、专业人才不充足
人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。