人工智能是什么？人工智能可以做什么？怎么進入人工智能行業？
首先，我把人工智能技術劃分為兩大類：
- 第一類是智能交互相關技術，主要研究如何利用新的人工智能提供的感知和交互能力，創造新產品或提升舊產品功能，AI的主要作用是賦能產品,比如智能音箱，智能家居，自動駕駛，工業機器人等。這類人工智能技術是AI功能的產品上的應用，其主要技術仍然是軟件開發技術，只是增加了AI相關的接口和功能的調用。
- 第二類是智能決策，也可以說是數據智能，主要研究的是如何利用人工智能提供的數據算法來提高生產和銷售效益。
第二類智能決策又可以分為算法應用和算法研發。
- 算法應用是如何讓AI算法在企業應用場景中落地，雖然也需要精通算法組合與調教，但更重要的還是對數據的理解、對應用場景的把握。
- 算法研發是如何開發更新的或更好的算法，為算法應用和智能交互提供基礎技術工具支持。
粗略的說，智能交互更偏工程能力和產品能力：
- 普通軟件開發者通過對人工智能的理解，以及對各類AI接口的熟練掌握，即可創造出具有良好智能的產品。比如現在眾多的智能硬件公司，幾乎都沒有很深的技術研發能力，他們主要借助調用第三方專業的AI接口（比如人臉識別、圖像識別、語音識別、語音交互等）來實現自身產品的新功能。我們可以稱為智能軟件開發工程師。
- 普通軟件設計者（產品經理、交互設計師等）可以通過對人工智能新交互模式的深入理解和對AI性能的良好把控，以及掌握良好的產品AI數據分析能力，即可設計出更加智能的產品。我們可以稱之為智能交互設計師”或“智能產品設計師。
對于算法研發職業，往往只適合人工智能相關專業的高學歷人員從事，對于缺乏多年數據算法經驗的大多數人來說，這都并不適合。然而悲劇的是，目前學術界和高校一談到人工智能，就認為必然是算法研究，這其中的原因一方面是自古高校以“研究能力”為導向的教師評估機制，不重視“應用實戰的教學能力”；另一方面是院校整體態勢往往被少數尖端院校所左右，缺乏更廣大的普通應用型人才高校的發聲。
雖然把人工智能技術主要拆分為三大塊，智能交互、算法應用和算法研發，但這三塊往往是密切練習和互相支撐的。
- 算法研發為智能交互和算法應用提供基礎技術和工具。
- 智能交互為算法應用和算法研發提供數據基礎，沒有智能交互產品收集的大量圖像、音頻和其他各種數據，算法應用就沒有用武之地，算法研發也無法測試和驗證。
- 算法應用往往即是智能交互的后端力量，也需要通過智能交互產品實現價值，從交互中獲得數據，挖掘規律，建立模型，用以預測和指導交互產品實現更好的功能，這正是今日頭條、抖音、滴滴等產品的AI應用模式。
- 算法應用也是算法研發主要實現其價值的途徑，在智能交互和算法應用方面的商業成功，才能為算法研發帶來更大的發展動力。
綜上：
- 人工智能技術主要分為智能交互、數據決策兩個主要方面。
- 數據決策進一步分為算法應用和算法研發。
- 智能交互、算法應用、算法研發密切結合，相互支撐。
- 智能交互技術是軟件開發技術的升級進階。
- 智能交互設計使產品設計、用戶交互設計的升級進階。
- 強工程能力弱數學能力的開發者更適合向智能交互技術方向發展。
- 強數學能力算法能力的開發者更適合向算法應用技術方向發展。
- 強數學能力算法能力的研究人員更適合向算法研究方向發展。
最后，我認為，人工智能技術雖然看似神秘，但實際上，其與十年前移動互聯網技術的崛起沒有本質區別，現有開發者應靜下心，穩住陣腳，從喧囂的輿論、傲嬌的學術中看到人工智能技術的真實趨勢，加速補充自身數據和算法的短板，順利實現軟件開發向新智能時代的轉變，這個轉變是向新編程語言、新工具、新功能、新交互、新產品的轉變，更關鍵的，也是向新數據思維、新算法思維、新工程思維的轉變，我們暫時稱之為新智能時代的技術革新。
每個人的智能新時代
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