人工智能為什么火,人工智能為什么這么火 _云知道

人工智能這兩年火的根本原因是。人工智能之所以在最近兩年才開始流行，是因為它有三大支撐力量:計算、算法和大數據。大學該不該學人工智能，是我們人類的發展方向。這是毫無疑問的，但是學這個專業是必須的。從人工智能技術本身來看，目前的人工智能技術還存在很多問題，比如對用戶的要求更高(掌握編程語言)，對應用場景的要求更高(云計算和大數據環境支持)等等。但從大的發展方向來看，隨著人工智能技術的不斷完善，人工智能的應用效果會越來越好，這也是當前人工智能教學受到廣泛關注的重要原因。
人工智能為什么這么火？

謝邀！人工智能(AI)從被提出到現在，已有超過60年的發展歷程，雖然中間也經歷過暫短的熱潮，都沒有真正火起來，而直到去年3月阿爾法狗打贏了世界圍棋冠軍李世石，AI才掀起了新一輪的熱潮。這輪熱潮，在谷歌、Facebook、微軟、BAT等企業投資推動下，讓AI走到大眾視野，也走向實際應用，而人工智能之所以最近兩年才火起來，是因為擁有計算、算法和大數據這三大支撐力！首先看看計算力方面的提升。
計算是AI發展的基礎，在20年前，一個機器人，當時是用32個CPU，達到120MHz的速度，而今天一臺小小服務器的計算速度已是20年前最快計算機的60倍。現在的人工智能系統可以使用成百上千個GPU來提升的計算能力，這使得處理學習或者智能的能力得到比較大的增強。之前用CPU一個月才能出結果，然后再去調整參數，一年只能迭代12次，
GPU產生后大幅提升了計算量，現在用GPU可以一天就出結果，迭代的更快。再看看算法方面的更新，以人臉識別為例，在2013年深度學習應用到人臉識別之前，各種方法的識別成功率只有不到93%，低于人眼的識別率95%，因此不具備商業價值。而隨著算法的更新，深度學習使得人臉識別的成功率提升到了97%，
這才為人臉識別的應用奠定了商業化基礎。而歷經了十多年互聯網行業快速發展所積累的數據資源，為AI提供了充足的“養料”，例如，在AlphaGo的學習過程中，核心數據是來自互聯網的3000萬例棋譜。互聯網和智能手機的快速普及催生了海量數據，無論是人們無論是用手機、跑步、看電視還是行駛在車流中，幾乎所有的活動都會留下數字足跡，海量數據已匯成數據洪流。
AI界的泰斗、加拿大多倫多大學的Hiton教授早在2006年就提出了深度學習的概念，直到最近幾年深度學習才逐漸應用起來，是因為算法的更新也離不開大數據和計算力的支持，深度學習模型只有通過大量的數據訓練才能獲得理想的效果。相應地，海量數據的運算處理也必須有強大的計算作為支撐，所以說，有了計算的基礎，加上算法的突破與數據洪流的爆發成就了人工智能獲得突破、走向應用。
大學中，人工智能專業火嗎？為什么？

今年人工智能可以說非常火，第一個，清華的智班。今年清華在姚班的基礎上，又新開了一個智班，智班就是人工智能方向的，從公布的學生情況來看，一開班就受到了大家的追捧。智班一共30名學生，里面14名保送生、12名自主選拔考生，僅有4名高考統招學生，而這4名統招學生，一名廣西省高考狀元，一名四川省高考狀元，一名黑龍江省高考狀元，一名北京市理科第8名。
第二個，華為百萬年薪聘頂尖博士，最高年薪達200萬元，這八位博士方向基本都是人工智能方向的，年薪最高的鐘釗老師說的話，更是說明人工智能人才的稀缺和供不應求。人工智能專業這個專業是2019年教育部新開設的專業，為了配合我國人工智能科研、產業的發展，一般專業開設都是根據科技和國家的需求來定。像中國科學技術大學也是因為國家想搞“兩彈一星”時，發現人才匱乏，要建立一所培養高層次人才的學校，所以才建立的，