人工智能自学考试难吗

从人工智能创立之初的纽厄尔（Allen Newell）、西蒙（Herbert A. Simon）、尼尔森（Nils J. Nilsson），到中期的霍金斯（Jeff Hawkins）、巴赫（Joscha Bach），再到近期的辛顿（Geoffrey Hinton）、马库斯（Gary Marcus），这些人工智能研究者都具有心理学背景。人工智能的核心目标是研发出高级智能系统，而真正的智能则应具有一定的心理活动。在推动人工智能进步的过程中，心理学都在直接或间接地发挥着重要作用。然而，当前二者的背离比其联系更为突出，这可能并不利于二者各自及共同的发展。在大数据基础上，深度学习和强化学习技术正引领着时下人工智能的热潮。深层神经网络受到认知神经科学的启发，同人类大脑神经系统的多层结构十分相似，在图像、语音及自然语言处理等方面大放异彩。强化学习与心理学中经典的行为主义范式如出一辙，通过与环境互动所获得的奖惩而调节系统权重结构，使主体在最大化期望奖励诱导下不断修订从状态到动作的映射策略，从而实现快速提升系统性能的目的。此外，为改进深度学习和强化学习技术而引入的注意力、长短时记忆等机制，几乎是直接照搬了心理学术语，用心理学词汇和理论武装人工智能之势现已蔚然成风。但是，当前人工智能领域中主流的深度学习和强化学习同人脑和心理相距甚远。同时，人工智能产品也迅速地向心理学领域渗透。产生了诸如基于面部表情的情绪识别系统，基于大数据分析技术的舆情分析或自杀预警系统，基于地理信息系统（GIS）的大规模人群跟踪调查系统，基于虚拟现实（VR）技术的心理健康干预系统，基于行为特征的测谎系统，等等。不过，各个项目解决的只是心理学领域的相关应用问题，而对心理学核心的理论问题缺乏实质性帮助。有些人工智能研究者设定了一个可行目标：既然人脑有智能，那么只要能够在软件中复现或部分复现人脑，便能够实现或者部分实现智能。该进路认为，智能源于生理结构，“模拟出类似人的大脑，机器才能产生真正的智能”。该进路下，计算机科学与计算神经科学交汇并形成“类脑智能”的新分支，又具有“局部”和“全脑”两种不同模拟尺度的流派。“局部”模拟流派中，国内代表性工作有华东师范大学心理与认知科学学院郭秀艳教授的内隐学习模型，以及华南师范大学陈琦教授心理数量表征的计算模型。“全脑”模拟流派认为，智能是整体涌现的功能，局部性的向下分解将失去智能特性，因此应该试图在全尺寸上整体仿真人脑。考虑到人脑生理的复杂性，模型的建立一般由易到难。大多从低等动物开始，然后由低等哺乳类动物向高等哺乳类动物过渡，最终实现对人脑系统的模拟。优点是通用性好、模型扩展性和泛化性强，缺点是开发、运行和维护难度大、成本高，同时模型的可解释力较弱。国内代表性工作是中国科学院自动化研究所曾毅研究员团队的鼠脑和猴脑模型，已经实现在猴脑模型控制下机械眼和机械臂对陌生物体识别和抓取的高效学习。

负责任地说，没基础学人工智能不简单。首先，当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用。

学习人工智能并不是特别难，但是需要自己具备一定的数学和编程基础。在学习人工智能之前，通常需要先学习一些前置课程，包括数学（如微积分、线性代数、概率论等）、编程（如Python、C++、Java等）以及机器学习和数据分析的基础知识。学习人工智能时，需要有一定的耐心和自学能力，并且需要不断实践，通过实际项目来加深对知识的理解。

人工智能专业怎么样人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展;一些省份也比较重视人工智能的发展，所以人工智能专业就业前景还是一片光明的。人工智能专业难学吗人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。拓展阅读：人工智能时代最热门专业集成电路设计与集成系统这是个既高大上的专业，又是学科难度高的专业，对技术和知识的要求极高，读4年本科，只能掌握基础知识。目前，首批只有清华大学、北京大学、复旦大学等九所大学设立该项专业。同时，这是属于严进宽出的好专业，不像计算机专业淘汰率高，也不需要不间断地学习新技术。想偷懒的，可以考虑学这个专业，不想偷懒的更要选择这个专业，因为4年里，有足够让你准备考研的时间。自动化专业这是一个“万金油”专业，包含门类杂，有编程，有电路，有检测装置技术等。自动化专业的核心是自动控制原理，在人工智能替代体力劳动的未来，这绝对是热门专业。信息与通信工程这个是电子信息类里的一个分支专业，属于一个交叉性极广的学科，但它的特点是每一门学科都可以独成一体、独当一面。专业主要学习在通信过程中信息传输和信号处理的原理和应用。所以，本科阶段的学习只是一些理论，只能毕业后对其中有兴趣的方向，进行考研深造，这样出来起薪就比较高了。数据科学与大数据技术智能时代，很大一部分就是依赖数据，大数据，数据云。从目前的智能技术发展态势来看，这个专业的就业前景非常好。高校每年大数据人才的培养，根本无法满足市场需求，目前就已造成人才严重短缺的现状。大数据技术有很多发展方向，但都要求有数学功底，理科比较好的学生可以报考，还有逻辑能力强的文科生，也可以报考。电磁场与无线技术专业这个是属于站在新兴的科技风口的专业，在通信5G、6G、智能硬件等领域中，绝对是一个爆款。华为、小米等公司，都需要有关天线工程师和射频工程师的人才需求。专业特点门槛高，需要有数学功底物理功底的考生，偏向无线技术和电磁射频。计算机科学专业这是与人工智能有极强关联的专业，重点培养学生的数学基础和实操能力。本科和研究生一样有对应的课程和研究方向。4年大学一定要把功底打扎实了，要不然，毕业了只能做个普通的编程人员，无法成为高工，那收入就相差大了。数字媒体技术在人工智能方面，更多的做视频音频的研究和开发，优化完善生活中视频音频的相关信息。这就需要数字媒体技术。这个专业主要两个方向，是软件类，与人工智能相关的软件开发方向;一个是“数字设计”，做设计绘图类、影视特效等。

不难，人工智能不难学，目前人工智能还不能称得上真正意义上的智能。因为目前还是基于大数据驱动的机器学习，就是让机器记住大量的数据，还不具备最简单的推理，联想等能力。